BP2833A是一款高精度降壓型LED恒流驅動芯片。芯片工作于電感電流臨界連續模式，適用于85Vac-265Vac全范圍輸入電壓的非隔離降壓型LED恒流電源。

BP2833A芯片內部集成500V功率開關，采用專利的驅動和電流檢測方式，芯片的工作電流極低，無需輔助繞組檢測和供電，只需很少的外圍元件，即可實現優異的恒流特性，極大的節約系統成本和體積。

BP2833A芯片內帶有高精度的電流采樣電路，同時采用了專利的恒流控制技術，實現高精度的LED恒流輸出優異的線電壓調整率。芯片工作在電感電流臨界模式，輸出電流不隨電感量和LED工作電壓的變化而變化，實現優異的負載調整率。

BP2833A具有多重保護功能，包括LED開路/短路保護，CS電阻短路保護，欠壓保護，芯片溫度過熱調節等。

BP2833A采用SOP-8封裝。

特點：

1.電感電流臨界連續模式

2.內部集成500V功率管

3.無需輔助繞組檢測和供電

4.芯片超低工作電流

5.寬輸入電壓

6.士5%LED輸出電流精度

7.LED開路保護

8.LED短路保護

9.CS電阻短路保護

10.芯片供電欠壓保護

11.過熱調節功能

12.采用SOP-8封裝

應用：

LED蠟燭燈

LED球泡燈

其他LED照明

【AI世代編者按】《連線》雜志近日撰文指出，神經形態芯片（neuromorphics）被設計專門用于模仿人類大腦，他們可能很快取代CPU。以下為文章內容摘要：

類似于蘋果Siri這樣的人工智能服務，都需要把用戶問題傳輸到遙遠的數據中心，然后通過數據中心的運算再傳回答復。此類人工智能服務需要依托云計算，是因為目前的電子設備還沒有足夠的計算力，來運行機器學習所需的超強處理算法。

目前絕大多數智能手機中配置的CPU，都無法單獨支持在設備中運行像Siri這樣的系統能夠。不過理論神經科學家、加拿大人工智能初創公司Applied Brain Research聯席首席執行官克里斯·艾利斯密斯（Chris Eliasmith），對新型芯片將會改變這一切充滿了信心。

“許多人都認為摩爾定律已走向終結，這意味著使用同樣的方式，我們將無法廉價的獲得‘更多計算力’，”艾利斯密斯說。在他看來，神經形態芯片的快速發展將會解決這一問題。雖然神經形態芯片并不廣為人知，但若干家大型芯片制造商已在開發此類芯片。

傳統CPU的處理指令基于“時鐘時間”--信息如同被節拍器管理一樣按一定的時間間隔發送。神經形態芯片在芯片中模擬人腦同步處理多種數據的能力。根據圖像、聲音或其他信號的變化，神經元可以改變與其他神經元之間的聯系。所以說，這些神經形態芯片模擬的是人腦的神經網絡，可以實現人腦的部分功能。

神經形態芯片之所以具有巨大的市場潛力，是因為此類芯片處理人工智能算法的耗電量極低。舉例來說，一塊由IBM制造的神經形態芯片包含了五倍于英特爾標準處理器的的晶體管，但卻只需要耗費70毫瓦特的電量。而一塊英特爾處理器需要35至140瓦特的電量，耗電量最高達到神經形態芯片的2000倍。

艾利斯密斯指出，神經形態芯片的概念并不新鮮，從上世紀80年代就已開始設計。但是當時的設計需要把特定算法直接植入到芯片當中，這意味著需要一塊芯片了識別動作，用另一塊芯片來檢測聲音，還沒有芯片能夠像人類大腦皮層一樣扮演通用處理器的角色。

這部分的源自于程序員還沒有辦法設計出與通用芯片配合使用的算法。因此即便是類似大腦的芯片早已被開發出來，為它們開發算法仍是研究人員主要的挑戰之一。

這些努力的核心是一款名為“Nengo”的編譯器，開發者使用它為能夠在通用神經形態芯片硬件中運行的人工智能應用開發自己的算法。編譯器是程序員用于編寫代碼的軟件工具，它把代碼翻譯成復雜的指令，讓硬件能夠做一些事情。

讓Nengo實用性增強的是它使用了程序員們熟悉的Python變成語言，以及它把算法加載到如神經形態芯片等許多不同硬件平臺中的能力。很快，熟悉Python的程序員就能夠為神經形態芯片硬件編寫復雜的神經網（neural nets）。

“類似于視覺系統、語言系統、動作控制和適應性自動控制器早已被植入了Nengo，”Applied Brain Research另一位聯席首席執行官彼得·蘇瑪（Peter Suma）表示。

使用Nengo編譯器編寫的最令人印象深刻的系統名為Spaun。在2012年發布之后，Spaun被譽為計算機模擬的最復雜的大腦模型。Spaun能夠接收視覺輸入，計算結果，并通過機械手書寫下來。它的表現出來的智能，曾經只被人類所擁有。雖然Spaun不夠完美，但它極佳的表明，計算機終有一天會模糊人類與機器認知的界限。最近通過使用神經形態芯片，大多數Spaun的運行速度提升了9000倍，且耗電量要比原來使用常規CPU更低。到2017年年底，所有的Spaun都將會在神經形態芯片硬件中運行。

艾利斯密斯因為自己的項目贏得了加拿大自然科學與工程技術研究理事會（NSERC）的約翰·波蘭尼獎（John C. Polyani），此獎也是加拿大對突破性科學成就的最高認可。在蘇瑪偶然知道了艾利斯密斯的研究項目之后，他們二人開始攜手商業化這些工具。

“Spaun向我們表明，終有一天人類能夠開發出流暢的智能推理系統，而神經形態芯片將會在短期內讓人工智能了解許多類型的語境，”蘇瑪說。蘇瑪還強調，“像Siri一樣，在明確的發出指令之前，如今的人工智能仍都處于離線狀態，我們很快將會擁有永遠在線、陪伴在用戶左右的人工智能助理。”

“想象一下Siri能夠聽到和看到用戶的所有談話和交流。用戶可以詢問類似于‘中午午餐時我和誰談論了東京產品發布會？’或是‘瑪麗莎為我妻子的生日禮物有什么想法？’等問題，”他說。當問及用戶的敏感信息是否會被一些公司掌握時，蘇瑪強調人工智能會通過用戶自己的設備處理算法，因為信息不需要再通過大公司的服務器進行處理。

對艾利斯密斯而言，“永遠在線”是實現真正意義的機器認知的必要一步。“如今市場中絕大多數的人工智能系統和我們使用的生物智能系統的最大區別，就是后者永遠是即時運行的。在物理世界里，身體和大腦是配合使用的，”他說。

IT產業早已付出了大量的努力，欲把自己開發的人工智能技術推廣給用戶。包括蘋果、亞馬遜、三星電子、谷歌(微博)、Facebook等公司，都在開發自己的語音助手，希望有一天能夠讓它們成為數字助手。

隨著神經形態芯片和Nengo等工具的崛起，人工智能很快將會在用戶手機中展示出驚人的自然智商水平。（編譯/明軒）

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