关键词 |
INFINEON/英飞凌 |
面向地区 |
全国 |
西门子半导体事业部作为英飞凌科技(中国)有限公司的前身于1995年正式进入中国市场。自1995年在无锡建立家企业以来, [2] 英飞凌的业务取得非常迅速的增长,在中国拥有约2000名员工, [3] 已经成为英飞凌业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的产业链,并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内企业、高等院校开展了深入的合作。 [3]
英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链。在研发方面,英飞凌在上海、西安建立了研发中心,利用国内的人才资源,参与的项目研究;在无锡的后道生产工厂,为中国及其他市场生产的芯片产品;2011年,英飞凌集成电路(北京)有限公司正式开业,并在亦庄开发区建立了专注于面向风电高铁等行业的IGBT模块的制造。英飞凌中国以北京、上海、深圳和香港为中心在国内建立了全面的销售网络。同时,我们在销售、产品代工、技术研发、人才培养等方面与国内的企业、高等院校开展了深入的合作。
传统上,GPP使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中,只有一个存储器空间通过一组总线(一个地址总线和一个数据总线)连接到处理器核。通常,做一次乘法会发生4次存储器访问,用掉至少四个指令周期。
如果了解到DSP算法的一个共同的特点,即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上,也就容易理解,为什么大多数的DSP都有的硬件,用于 零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时,不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。
大多数DSP使用计算,而不是使用浮点。虽然DSP的应用十分注意数字的,用浮点来做应该容易的多,但是对DSP来说,廉价也是非 常重要的。机器比起相应的浮点机器来要便宜(而且更快)。为了不使用浮点机器而又数字的准确,DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。
大多数的DSP应用(如蜂窝电话和调制解调器)都是严格的实时应用,所有的处理在的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间,或者,至少要知道,在坏的情况下,需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务,执行时间的预测大概不会成为什么问题,应为低成本GPP具有相对直接的结构,比较容易预测执行时间。然而,大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。 这时候,DSP对GPP的优势在于,即便是使用了高速缓存的DSP,哪些指令会放进去也是由程序员(而不是处理器)来决定的,因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性,如转移预测和推理执行等。因此,由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。
全国INFINEON热销信息