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0755-83259945陳小姐/13714441972。

SD6602S是一款高精度、低成本的原邊反饋LED恒流驅動芯片，應用于反激隔離LED照明。

芯片工作在電感電流斷續模式，適用于90Vac~265Vac 輸入電壓、9W以下輸出功率。

SD6602S 采用特有的恒流控制方式，電流精度達到±3%以內，并可通過峰值電流采樣電阻設定輸出電流。芯片內部集成600V功

率MOS開關，采用原邊反饋控制模式，無需環路補償，無需光耦、TL431、變壓器輔助繞組等元件，節約了系統成本和體積。

芯片內部集成LED開路/短路保護；原邊過流保護、過壓保護、過溫保護等，以提高系統的可靠性。

SD6602S采用SOP-7-255-1.27封裝。

特點：

±3%LED輸出電流精度

無須輔助繞組的原邊反饋控制技術

高效率、低系統成本

內部集成600V功率管

內置線電壓補償

無需環路補償

內置前沿消隱電路

LED短路/開路保護

原邊逐周期過流保護

CS管腳短路保護

欠壓保護

過溫保護

應用：PAR燈 球泡燈 筒燈

谷歌花了十年打造服務器中心，處理每日數十億次的網絡搜尋需求。 如今谷歌更進一步，自行研發專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見圖)，加快機器學習腳步，并宣稱TPU性能優于CPU、GPU。

CNBC、TechCrunch報導，谷歌17日在I/O開發者大會，發布第二代TPU，處理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，顯示該公司不想倚賴其他業者，打造核心的計算基礎設施。 當前谷歌使用Nvidia的GPU處理機器學習工作，倘若谷歌繼續自行研發芯片，可能會沖擊Nvidia發展。

詳細來說，深度學習(Deep Learning)是AI的一種，包含兩個階段，第一階段是「訓練」，協助類神經網絡辨識數據;第二階段是「推論」，讓機器能判讀數據、做出推測。 過去五年來，GPU是深度學習在「訓練」階段的必備芯片，能夠辨別影像、語音等。

2016年發布的第一代TPU，只能用于深度學習的「推論」階段。 第二代TPU更進一步，能夠處理「訓練」階段工作。 Google Brain研究團隊主管Jeff Dean說，預料未來會更常使用TPU，處理「訓練」階段工作，加速試驗循環。 他說，以機器翻譯系統為例，當前最佳的商用GPU，要使用32顆GPU，跑上一整天才能完成「訓練」;同樣的工作量改用TPU，只要8個相連TPU，最多六小時就能搞定。

倘若此一趨勢持續，不只谷歌可能減少購買Nvidia芯片，其他原本使用Nvidia芯片的業者，也可能改用谷歌數據中心處理AI運算，會讓Nvidia業務遭受雙重打擊。 上個月谷歌發文，指稱和當前市面芯片相比，TPU速度快上15~30倍，效能也高出30~80倍。 Nvidia執行長黃仁勛強勢反擊，表示Nvidia芯片表現為第一代TPU的兩倍。

Nvidia 17日重挫6.64%收在127.72美元。 谷歌母公司Alphabet的Class A股價下跌2.33%收在942.17美元。

2016年谷歌在I/O大會上拋出震撼彈，宣布為人工智能(AI)研發專屬芯片---「TPU」(Tensor Processing Unit)，讓臺積電客戶(2330)Nvidia備受威脅。 外界認為短期內Nvidia的AI霸主地位難以撼動，但是AI芯片架構可能會百家爭鳴，最后誰能勝出，仍在未定之天。

PCMag、ValueWalk、巴倫(Barronˋs)去年報導，知名的谷歌硬件工程師Norm Jouppi在部落格發文表示，TPU是客制化的ASIC(特殊應用集成電路)，專為機器學習設計，已經用于改善搜尋結果的相關性、提高谷歌街景服務地圖和導航功能的正確度。

到底TPU會不會取代GPU或CPU呢? 谷歌資深副總Urs Holzle透露，當前谷歌TPU、GPU并用，這種情況仍會維持一段時間，但也語帶玄機表示，GPU過于通用，谷歌偏好專為機器學習設計的芯片。 GPU可執行繪圖運算工作，用途多元。 TPU屬于ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC，由于只執行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。

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