深圳市哲瀚电子科技优势供应明微系列产品：SM1501SM16512PSM16522PSM16511PSSM2123ESM2082GSM2082EGSM2082EGSSM2082EKSM2082GASM2318ESM2212EASM2213EASM16520PSM16703PSM15133ESM15103ESM15106TSM15122SSM15102SSM15105NSM15633ESM32108ESM7350PSM7035PSM7075PSM7525SM7012SM2095PSM2096ESM2202PSM2135ESM2315ESM17512PPL3329A大量原装正品现货，欢迎来电咨询0755-83224649/13714441972陈小姐。
SM16512P是并联，差分信号传输的四通道LED驱动控制芯片，兼容并拓展DMX512（1990）数据协议。芯片包含内部电源钳位模块，时空控制模块，差分输入信号处理模块，信号解码模块，数据缓存模块，振荡模块，输出电流设置和驱动模块等。
SM16512P默认输出电流17mA（REXT端口悬空），可通过REXT端口外接电阻设置OUTR/G/B/W最大电流至660mA。
SM16512P内置EEPROM存放芯片地址，支持数据总线一次性自动写地址，可在线退出写地址状态。内置的差分输入信号处理模块，抗干扰能力强，可提升信号控制系统的带载能力。
特点：
1.OUTR/G/B/W默认电流17mA，外接REXT电阻可调节最大电流至60mA
2.软件设置上电默认显示状态（四选一）：不亮灯，50%白光，100%白光，50%蓝光
3.数据总线写地址，控制器至第一灯点只需接A/B数据总线
4.写地址成功后亮绿灯，可在线退出写地址状态。灯具无需重新上电
5.OUTR/G/B/W输出端口耐压26V
6.内置电源钳位模块，外部电源电压：5-24V
7.灰度等级：256级
8.SPWM控制OUT输出极性选择，反相降频，接高电平（默认）时输出正常，频率为3.3KHz；接低电压平时输出返相，频率降低为800Hz；
9.兼容并拓展DMX512（1990）数据协议
10.信号传输速率：250kbps-750kbps
11.内置EEPROM，最大支持4096通道寻址
12.内置1，3，4个OUT输出选择功能
13.信号传输方式：双线差分并联
14.差分输入信号，抗扰能力强
15.封装形式：SOP16
应用：
1.室内LED装饰照明
2.建筑外观/情景照明
3.洗墙灯，窗帘屏
4.点光源，线条灯
近年来，随着人工智能是快速发展，AI芯片的迅速爆发，给中国芯片产业带来了巨大的市场和商机。但对于传统芯片而言，仍有一段路要走，需要奋起直追。
何为AI芯片，AI芯片被称为加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。
据市场研究公司CompassIntelligence发布的上半年研究报告显示，在全球前24名的AI芯片企业排名表中，英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)以及IBM(NPU)分别位列前三名，中国公司占据了七个席位，最高名次是排行第12的华为。
困局之中破局是唯一的出路，AI芯片可能就是那个突破口。作为计算芯片的一种，它正在对传统(计算)芯片发出挑战。
AI芯片据理力争，要挑战传统芯片的节奏？
AI芯片是趋势使然
根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。如何在相同的面积内放入更多的元器件这对于制作工艺而言是一个极其大的挑战，而这一工艺的提升速度是缓慢且艰难的。因此，在算力、性能等方面，当前的集成电路相当于到了一个瓶颈期。
与此同时，AI逐步发展并落地，面对海量数据的实时采集和处理，算力成为了一项至关重要的必备条件。然而当前的AI算法训练、推理等，还是依赖英伟达、高通等厂商提供的传统芯片。但是，不管是高通骁龙系列，亦或是英伟达GPU等传统芯片，其当初被研发出来的目的并不是针对AI算法，这也就意味着，在AI算法加速方面，它们多是心有力而余不足的。
如果说在传统芯片领域，我国反超的机会不大，且消耗的多项成本过高，那么AI芯片的大面积布局，将是此领域关乎国家战略层面的重要机遇。也由此在风起云涌间，传统芯片与AI芯片难免狭路相逢。
AI芯片尚有短板
相比于针对算法而研发的AI芯片，不管是算力还是功耗，包括GPU等在内的传统芯片在内的传统芯片都无法相比。尽管AI芯片来势汹汹，但短板也非常明显。
事实上，目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片，一剑封喉的应用还没出现。首先，AI芯片的量产问题是头部短板。不同于已经定性的传统芯片，AI芯片从架构到设计等多个层面都会是一种全新的颠覆。当前，虽有几家初创公司表示他们的产品已经实现了一种量产，但最终多是应用于自身产品和产业链，算不得真正的量产。
其次，AI芯片的工作只是加速AI算法，但在整个主板上，这只是芯片所要计算的一部分。于其他方面，还有更多的计算工作，而它们中间的多数，并不需要AI芯片的介入，比如数据存储等等。
当然，主流架构探讨、算法通用可实现性、刚需应用场景等也是AI芯片需要攻克的问题。
短期之内，如英伟达这样的芯片行业巨头，其GPU因为算力尚且能够满足当前AI算法加速的需要，虽然耗能表现不佳，但是出于产业的需求，仍然是占据了当前市场的主要份额。
AI芯片据理力争，要挑战传统芯片的节奏？
结论：时代更替，迎来发展预期
不管是CPU、GPU等传统芯片，还是AI芯片，它们出现的根因皆是因为市场有了新需求，继而才会形成趋势，最终落实为产品。这其中，有着时代的更迭，也有着技术的进步。
这方面，AI芯片本身就是一个典型的案例。因为计算的需要，人们开始研发芯片，从而诞生了CPU、GPU等。之前很长一段时间内，CPU一直做着主要的任务处理和数据计算工作。之后随着AI的出现，CPU的算力遇到了挑战。反之，因为并行运算架构，以往并不起眼的GPU开始焕发光彩。不过，它们终究不是为AI算法而定制的，也因此，迎合产业需求发展的AI芯片出现了。
长远来看，出于对算力、功耗等多方面的考虑，就AI算法加速方面，AI芯片取代传统芯片是一个必然的结果。届时，AI芯片或将与CPU、GPU等一起集成到一个完整的处理器中，诸如寒武纪NPU被集成至麒麟970一般，又或者，AI芯片也将作为独立处理器存在，这一切目前还是未知数。
目前，不管是在技术上还是质量上，我国AI芯片都达到了较高的水准。如今，国家投入大量人力、物力、财力，推动AI芯片不断创新和发展，使其走上世界前列。我们不妨可以大胆试想，一旦AI芯片实现量产，一方面符合智能时代产业发展的需求之外，另一方面将在芯片产业中获得一定的话语权，在当前核心技术缺失的情况下实现拐弯加速。
公司:深圳市哲瀚电子科技有限公司
联系人:陈小姐
手机:13714441972
电话:0755-82549527/83259945/13714441972
传真:0755-83259945
地址:广东省深圳市福田区中航路都会轩1213
