CL6808是一款高側電流感應的高亮度LED驅動控制器，設計運用于高效驅動由高于LED正向導通電壓的電源供電的單個或多個串聯LED。該裝置的運作是在8V到40V之間，提供了一個外部可調的高達1.5A的輸出電流。根據電力供應的電壓和外部元件，可以提供高達32瓦的輸出功率。

CL6808包括輸出開關和一個高側的輸出電流傳感電路, 可利用外部電阻器來設定的平均輸出電流或由精心設計的直流電壓或PWM信號來加載ADJ腳來調節輸出電流。在ADJ腳上加低于0.4V的電壓將關斷輸出電流和開關動作，使該芯片進入低功耗待機狀態。

CL6808的封裝為SOT89-5。

特點：

◆ 極少的外圍器件數

◆ 寬輸入電壓范圍：8V至40V

◆ 高達1.5A的輸出電流

◆ 開關控制及亮度的直流電壓控制和PWM控制由單腳實現

◆ 輸出電流準確性可達5％

◆ 內建的LED開路保護

◆ 高達95％的效率

◆ 高側電流感應

◆遲滯控制；無需補償

應用：

◆ LED替換低壓鹵素燈應用

◆ 汽車照明

◆ 低壓照明工業

◆ LED后備照明

◆ 發亮標志

◆ 緊急照明系統

◆ 液晶電視背光

除了英特爾(Intel)少數財力雄厚的芯片廠商，有能力繼續投入芯片的微縮之外，多數廠商都已無力負擔不斷攀升的成本。隨著摩爾定律逐漸成為歷史，這些芯片廠商開始轉向神經網路、自駕車、與物聯網發展所需的專門處理技術發展。

根據VentureBeat報導，芯片制造發展趨緩，讓設計師不得不在架構方面尋求突破。分析師指出，特殊的芯片設計，能將每瓦性能提高10~100倍。以往只有通用型處理器的產量，能夠回應業者投入芯片工廠的資金，而如今特殊化處理器的重要性也越來越受到重視。

由于影像識別崛起，視覺處理技術在這幾年的重要性大增。除了自駕車需借由視覺處理器觀察四周外，電腦需要它們識別臉孔，游戲主機也需要它們才能解析聲音。目前包括Cadence、Ceva、Synopsys、VeriSilicon等都在投入視覺處理器發展。飛思卡爾(Freescale)和英特爾則分別收購了Cognivue與Movidius，希望能在這個市場占有一席之地。

人工智能與類腦網路蔚為顯學，連帶推動了神經網路處理器的發展。Google推特地為TensorFlow研發客制化芯片;Wave Computing、NVIDIA都將推出新的人工智能芯片;IBM將類腦芯片使用在人工智能處理;英特爾收購Nervana Systems提升人工智能處理能力。

Gwennap相信隨著物聯網的盛行，芯片廠商如能滿足感測器到資料處理等各種層面的需求，便等于掌握了致勝的關鍵。此外，許多城市也都開始設置智能路燈及智能停車收費表，因此對于處理器的需求只會有增無減。

Gwennap指出，自駕車的發展將可能需要神經網路及多個處理器的結合。他預測第一臺局部自動車輛將于2018年問世，且到了2022年，車內電子硬體的材料清單成本將可能上漲到5,000美元。

Synopsys ARC處理器資深研發經理Fergus Casey也表示，物聯網將創造出龐大的商機，而要注意的是，處理器與感測器的資安，將變得格外重要。除了做到層層防護外，沒有任何一蹴可幾的方法。

在此同時，服務器芯片市場仍是英特爾的天下。Gwennap指出，在服務器廠商不愿過度依賴單一供應商的情況下，市場還需要注入新的競爭活力。IBM、ARM與AMD(AMD)都希望擊敗英特爾，不斷推出功率效率更優異的服務器芯片設計。高通(Qualcomm)與博通(Broadcom)都預計在2017年推出ARM架構的服務器芯片。

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