OC6701是一款高效率、高精度的升壓型大功率LED 恒流驅動控制芯片。OC6701 內置高精度誤差放大器，固定關斷時間控制電路，恒流驅動電路等，特別適合大功率、多個高亮度LED 燈串恒流驅動。
OC6701 采用固定關斷時間的控制方式，關斷時間可通過外部電容進行調節，工作頻率可根據用戶要求而改變。OC6701 通過調節外置的電流采樣電阻，能控制高亮度LED 燈的驅動電流，使LED 燈亮度達到預期恒定亮度。在EN 端加PWM 信號，還可以進行LED 燈調光。
OC6701 內部集成了VDD 穩壓管，軟啟動以及過溫保護電路，減少外圍元件并提高系統可靠性。OC6701 采用SOP8 封裝。
特點：
1.寬輸入電壓范圍：3.6V~100V
2.高效率：可高達95%
3.最大工作頻率：1MHz
4.CS 限流保護電壓：250mV
5.FB 電流采樣電壓：250mV
6.芯片供電欠壓保護：3.2V
7.關斷時間可調
8.外置頻率補償腳
9.智能過溫保護
10.軟啟動
11.內置VDD 穩壓管
應用領域
1.LED 燈杯
2.電池供電的LED 燈串
3.平板顯示LED 背光
4.大功率LED 照明
升壓恒流:
OC6701 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可3A以內
OC6700 3.2～60V 大于輸入電壓2V以上即可 2A以內
OC6702 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可 1A以內
降壓恒流:
OC5021 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5020 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5022 3.2～60V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 3A以內
OC5028 3.2～100V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作1.5A以內
OC5011 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5010 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作2A以內
LED DRIVER DC-DC升降壓恒流
OC4001 5～100V 3.2～100V 3A
LED DRIVER DC-DC線性降壓恒流
OC7135 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可固定<400mA
OC7131 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可 可外擴，實際電流決定于MOS管功耗
OC7130 2.5-30V 低于等于輸入電壓即可 實際電流決定于IC整體耗散功率
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：LED遠近光燈專用芯片
OC5200 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5208 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 1.5A以內
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：多功能LED手電筒專用芯片
OC5351 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5331 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 5A以內
DC-DC降壓恒壓
OC5801 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作 3A以內
OC5800 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作2A以內
華為試圖從硬件方面入手，搶占人工智能跑道的另一個入口。
在HUAWEI CONNECT 2017的最后一天，華為低調發布了FusionServer G系列異構計算平臺，包含G5500和G2500等型號服務器，該產品是構筑華為智能云硬件平臺Atlas的主力產品，意在打破傳統通用CPU邊界，使能異構加速，提升計算效率。值得注意的是，華為在該項技術發布中提及了英偉達，并表示將聯合英偉達推出基于G系列異構計算平臺及英偉達Tesla P100和Tesla P4的GPU加速云服務，為用戶提供兼具訓練和推理加速能力的智能云平臺。
此前，第一財經曾獨家報道了華為將與英偉達展開AI領域的深度合作，在人工智能、機器學習、深度學習方面共同構建公有云AI平臺。而在本次大會中，雙方合作的部分細節被公開，比如加載英偉達的技術，華為的服務器能夠在毫秒時間內輕松處理千億條數據記錄。
從平安城市到智能制造、自動駕駛，隨著AI研究與應用的興起，AI和云計算技術的進步將影響人類生活的方方面面，應用將無處不在。智能化的基礎是對全聯接世界產生的海量數據進行實時處理的能力，比如一個安裝有10萬臺攝像頭的城市一年可產生1000億條車牌記錄和1萬億條人臉識別記錄，對這種規模數據的處理、查詢與分析將對傳統的計算系統帶來巨大的挑戰。
“隨著人工智能時代的到來，傳統的硬件已經不能滿足AI和云技術的需求。”在HUAWEI CONNECT 2017的一場演講中，華為IT服務器產品線總裁邱隆提到，華為發布的新一代智能云硬件平臺Atlas，正是為了解決AI時代的數據處理挑戰，主要面向公有云、AI、HPC等場景。
華為內部人士對記者表示，根據業務模型按需提供硬件資源，通過這個平臺可以提升50%以上的資源利用率，性能相比傳統x86架構提升10倍以上，并大幅減少硬件機型。此外，Atlas還可以生成不同資源配比關系的邏輯服務器，秒級部署，靈活應對業務變化，大幅縮短業務部署周期。其中，英偉達的產品起了關鍵作用。
華為提供的資料顯示，華為FusionServer G5500是面向數據中心部署的異構計算服務器，4U機框支持8塊英偉達Tesla P100加速器，并兼容支持即將發布的Tesla V100，借助強大的GPU加速能力，能夠在毫秒時間內輕松處理千億條數據記錄。而華為FusionServer G2500則是面向平安城市、智能交通等應用場景的視頻智能分析服務器，4U機框支持16塊Tesla P4加速器，以及24塊3.5硬盤，能夠滿足256路高清視頻流的推理分析和數據存儲。
據記者了解，Tesla P100和Tesla P4是英偉達去年對外推出的兩款Pascal架構GPU，前者主要用于執行深度學習神經網絡任務，后者主要用于負責圖像、文字和語音識別。英偉達曾表示，Tesla P100的研發費用高達20億美元，單個芯片上集成了150億個晶體管。
隨著人工智能時代的來臨，各家科技巨頭開始了第一輪的布局。
互聯網廠商引領的“軟件方隊”似乎聲量更大。
比如格靈深瞳、Face++、神馬語音等公司在圖像、語音、安全等領域進行的人工智能的創新，以圖形圖像和音視頻為代表的深度學習是典型的計算密集型應用，由此催生了互聯網行業對高性能計算的需求。
阿里云HPC負責人王琤曾表示，阿里云不僅提供硬件和基本系統，更為HPC準備了Docker實例、調度系統、監控平臺，以及針對深度學習的訓練、預測中間件和工具。言外之意，高性能計算不僅需要硬件設施，更需要匹配技術“軟實力”，才能最大限度發揮硬件性能。
在硬件的投入上，互聯網廠商也毫不手軟。金山云9月初正式推出GPU云服務器實例P3I實例，并稱其為業內首款采用英偉達高性能計算卡Tesla P4的云服務器產品。阿里聯合英偉達宣布建立聯合實驗室，并開放了英偉達 Kepler架構GPU原生匯編器。
相比之下，華為通過硬件平臺“籠絡”合作伙伴以及開發者的方法則需要長久并持續的投入。
第三方咨詢機構Forrester首席分析師戴鯤對第一財經記者表示，從公有云戰略到各種軟硬件創新服務的推出，諸如人工智能服務EI、Atlas、App Builder和DevOps Cloud 2.0，體現了華為以云計算為基礎在多個維度上的戰略深化與生態拓展，而大型企業、中小型企業、開發者是不同的群體，對于服務的豐富性、穩定性、可靠性、異構管理能力與集成能力、生態完整性的要求都不同，需要分別制定市場策略。
談及與互聯網廠商的不同時，戴鯤對記者表示，互聯網公司和華為的DNA不同，互聯網具有技術優勢以及在自身領域的經驗積累，華為則具有電信運營商的豐富經驗以及從芯片到應用、從硬件到軟件的綜合實力，在自身的領域也有業務經驗的積累。
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