深圳市哲瀚電子科技一級代理OCX系列產品：低壓LED驅動系列OC1002OC4000 OC4001OC5010OC5011 OC5012 OC5020BOC5021BOC5022B OC5022OC5028BOC5031 OC5036 OC5038 OC5120B OC5120OC5121OC5122A OC5122OC5128OC5136OC5138 OC5330 OC5331 OC5351OC5501OC5620B OC5620 OC5622AOC5628OC6700BOC6700OC6701B OC6701 OC6702B OC6702 OC6781OC7130OC7131 OC7135OC7140OC7141 電源管理系列OC5800L OC5801LOC5802LOC5806L OC5808L OC6800 OC6801 OC6811 高壓LED驅動系列OC9300D OC9300S OC9302 OC9303 OC9308 OC9320S OC9330S OC9331 OC9500S OC9501 OC9508等更多型號，提供方案設計技術支持等，歡迎來電咨詢0755-83259945/13714441972陳小姐。
OC7140是一種帶 PWM 調光功能的線性降壓 LED 恒流驅動器，僅需外接一個電阻就可以構成一個完整的 LED 恒流驅動電路，調節該外接電阻可調節輸出電流，輸出電流范圍為 10~2000mA。OC7140 內置 30V 50 毫歐 MOS。
OC7140 內置過熱保護功能，可有效保護芯片，避免因過熱而造成損壞。
OC7140 具有很低的靜態電流，典型值為 60uA。
OC7140 帶 PWM 調光功能，可通過在 DIM 腳加 PWM 信號調節 LED 電流。
OC7140 采用 ESOP8 封裝。外露散熱片接 LED 腳。
特點：
內置 30V 50 毫歐 MOS
低靜態電流：60uA
輸出電流：10mA 到 2000mA。
PWM 調光：最高頻率 10KHz
輸出電流精度：±4%
內置過熱保護
VDD 工作電壓：2.5-6V
應用：
線性 LED 照明驅動
LED 手電筒、LED 臺燈、LED 礦燈、LED 指示燈等
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
安防無疑是目前整個AI大板塊當中最為火爆的一類應用場景。鑒于其龐大的數據體量以及復雜多樣的數據結構，加之越發智能化的分析模式，讓如今的芯片技術在既需要對數據做高速計算的同時，也要隨時快速的調用龐大的存儲資源。
但隨著芯片當中運算單元的增加，每個運算單元能夠使用的存儲器的帶寬和大小卻在逐漸減小，譬如安防領域如今很多的AI推理運算中，90%以上的運算資源幾乎都消耗在數據搬運過程上，芯片內部到外部的帶寬以及片上緩存空間限制了運算的效率。這也成為橫亙在AI安防芯片技術與市場之間的最大障礙，如何通過架構的創新去突破現有桎梏，是當下一眾AI安防芯片玩家們打出市場差異化的關鍵。
眾所周知，如今的各種AI功能實現的背后，其核心的算法無疑都仰賴著一個個龐大而復雜的網絡。通常，在算法運行的過程中，會有大量參數需要被存儲，與此同時芯片也更要快速完成海量數據的計算，從而產生出更多新的數據，這在當下的安防應用場景可謂十分常見。對此，不少芯片廠商的設計思路基本都是通過增加并行的運算單元，例如上千個卷積單元，但這卻會使得系統在有限的存儲資源條件下需要調用更大的存儲空間，讓存儲與算力之間的矛盾越發突出。
隨著算法的發展和數據的變大，系統對存儲帶寬的要求也會越來越高，業內資深人士謝源表示：“無論是TPU、BPU，還是XPU，PU做得再快，數據還是在存儲那里，所以我們需要把數據從內存搬到PU當中。但這個數據搬移過程需要的能量在整個計算中占非常大的比重，而且數據搬運的效率不會因為摩爾定律的發展而提高。”
業內資深人士謝源
“要突破芯片的瓶頸，并不能只是簡單的往上累積算力，而是一定要把數據存儲管理做好。”北京探境科技有限公司創始人兼CEO魯勇這樣認為。因為對于傳統芯片來說，如今應用于以安防為代表的各類場景的AI芯片所帶來的挑戰，并不只是計算架構上的，更多是在存儲架構間的。
畢竟，傳統的芯片采用的是馮·諾依曼架構，其核心架構中的計算模塊和存儲單元是分離的，其中的CPU和內存并不集成在一起，只在CPU中設置了容量極小的高速緩存。這也意味著CPU在執行命令時必須先從存儲單元中讀取數據，謝源舉例到，比如每一項任務如果有十個步驟，那么CPU會依次進行十次讀取、執行、再讀取、再執行，這就會造成延時，以及大量功耗花費在數據讀取上。
北京知存科技有限公司CEO王紹迪
更具體來看，北京知存科技有限公司CEO王紹迪表示：“當前，由于商用的神經網絡非常龐大，一般都擁有數百萬至數千萬的權重參數，或者推理過程中需要完成幾百萬到上千萬個乘加法運算。傳統的計算系統需要將網絡權重參數存在片外的非易失性存儲器中，例如NAND Flash或NOR Flash。而運算過程中，又需要把部分需要的權重參數搬運到DRAM，再把小部分參數傳入到芯片中的SRAM和eDRAM中，之后導入寄存器和運算單元完成運算。神經網絡運算需要大面積SRAM和eDRAM來減少片內外數據搬運和提高運算效率，但是由于片上存儲成本的限制，也需要高成本、高速度的DRAM來緩存片上無法容納的權重參數和臨時數據。”
這在現今的AI實際應用中，問題就會非常突出。事實上，如今大量AI芯片公司雖然都在采用不同的路徑打造芯片，但歸根究底都是在努力思考如何解決這一問題，且大部分針對AI加速神經網絡處理而提出的硬件架構創新，實際上也都是在與這個問題做斗爭。因此，如何在這個問題上走出不同的路徑，并獲得最受市場認可的成果，也是當前各AI安防芯片玩家致勝安防市場的差異化之道。
