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Digi-Key电子 宣布已扩大其产品组合，以包括 相码头公司的WorkBench项目开发套件。这项分销合作伙伴关系是Digi-Key的Marketplace计划的一部分，该计划旨在扩大现在为客户提供的产品范围，从而使Digi-Key比以往更像是一站式商店。
相坞提供了一个独特的项目开发套件系列，Phase Dock WorkBench，它可以帮助工程师，制造商和学生提高原型制作的速度，并加速使用评估板和面包板构建的项目。该套件通过缩短完成时间，大大减少工作区域的混乱并最大程度地缩短项目设置时间来提高生产率。该工作台可与Digi-Key附带的许多开发板，传感器和执行器一起使用。
相坞 WorkBench消除了原型制作中常见的许多问题。它节省了以前用硬纸板，胶合板等构建临时平台的时间。它为易碎的硬件提供了可移植性和保护，否则这些硬件可能会在桌面上松散地连接在一起。它使工程师和业余爱好者可以更快地深入其项目的核心，轻松地重新配置工作原型，并同时维护有序的工作区域。
有关更多信息 相坞 并从他们的产品组合中订购，请访问 Digi-Key网站.
Bridgetek已就其屡获殊荣的嵌入式视频引擎（EVE）平台发布了进一步的公告。 BT817和BT818代表了该公司的第四代EVE产品，遵循的既定原则是帮助那些几乎没有相关经验或没有相关经验的人构建具有高度差异性的高级HMI。
这些新型功能优越的图形控制器IC旨在用于零售，数字标牌和办公管理系统，以及公共信息单元，自动售货机，家用电器，商店/商场方向查找系统，培训/教学设备和交互式展览品。它们能够满足在更大尺寸的显示器上呈现的HMI的要求，并且还提供更高的分辨率级别。
BT817和BT818适用于1Mpixel显示器，支持多种分辨率– such as 1920×480, 1440×540, 1280×800, 1024×600, 800×600, 800×480, 480×272等。每个都有一个1MB的嵌入式图形RAM，可以通过QSPI接口连接一个外部NOR闪存来进行补充。由于EVE率先提出了面向对象的方法，因此不需要将帧缓冲区合并到HMI系统中。此外，通过利用自适应可伸缩纹理压缩（ASTC），可以降低系统的图形处理开销。这也意味着可以更好地利用可用的数据存储容量，以便可以访问更大的项目并交付更具吸引力的HMI内容。
BT818经过优化，可与4线电阻式触摸屏配合使用，而BT817则设计为与电容式触摸屏配合使用（具有多点触摸功能，最多可检测5个不同的触摸点）。可以精确跟踪触点移动，并且可以分配255个不同的触摸标签。同时调整水平和垂直同步时序的能力意味着可以容纳更多不同显示单元的阵列。功耗模式控制可确保节电。其他显着功能包括视频播放，增强的草图处理和内置的声音合成器。
Bridgetek BT817和BT818采用紧凑的9mm x 9mm 64引脚VQFN封装。 -40°C至85°C的扩展工作温度范围使其可以在工业环境中部署。
超级微型计算机有限公司宣布通过支持8个NVIDIA HGX A100 GPU的新型4U服务器使GPU功能加倍。 Supermicro提供行业’范围最广泛的GPU系统产品组合 1U, 2U, 4U和 10U GPU服务器和SuperBlade服务器具有广泛的可定制配置。
Supermicro现在为行业提供’借助全新的NVIDIA HGX A100 8-GPU服务器，您可以选择最广泛，最深入的GPU系统，以支持从Edge到云的应用程序。整个产品组合包括1U，2U，4U和10U机架式GPU系统；由AMD EPYC和采用Intel Deep Learning Boost技术的Intel Xeon处理器提供支持的Ultra，BigTwin和嵌入式解决方案。
利用超微’最新的高密度2U和4U服务器具有先进的散热设计（包括定制的散热器和可选的液体冷却），配备NVIDIA HGX A100 4-GPU 8-GPU基板，以及支持8个NVIDIA A100 PCI-E GPU的新型4U服务器。超微’先进的I / O模块（AIOM）尺寸进一步提高了网络通信的灵活性。 AIOM可以与最新的高速，低延迟的PCI-E 4.0存储和网络设备相结合，这些设备和设备通过NVIDIA Mellanox InfiniBand上的NVME over Fabrics（NVMe-oF）支持NVIDIA GPUDirect RDMA和GPUDirect存储，并提供可扩展的多GPU系统具有连续的数据流流而没有瓶颈。另外，超微’钛金属级电源使系统保持绿色，从而在行业中实现更大的成本节省’最高效率为96％，同时允许对GPU的冗余支持。
该2U系统具有NVIDIA HGX A100 4-GPU底板和Supermicro’先进的散热片设计，以紧凑的外形尺寸在全负载下保持最佳的系统温度。该系统通过NVIDIA NVLink，高达8TB的DDR4 3200Mhz系统内存，五个支持GPUDirect RDMA的PCI-E 4.0 I / O插槽，支持四个具有GPUDirect存储功能的可热插拔NVMe来实现高GPU对等通信。
新的4U GPU系统具有NVIDIA HGX A100 8-GPU基板，多达六个NVMe U.2和两个NVMe M.2，十个PCI-E 4.0 x16插槽以及Supermicro’独特的AIOM支持通过InfiniBand上的GPUDirect RDMA，GPUDirect Storage和NVMe-oF等最新技术堆栈，增强了系统之间的8-GPU通信和数据流。该系统使用NVIDIA NVLink和NVSwitch技术。它是大型深度学习培训，用于研究或国家实验室的神经网络模型应用程序，超级计算集群和HPC云服务的理想选择。
行业’最高密度的GPU刀片服务器可以支持多达20个节点和40个GPU，每个节点两个单宽度GPU，或者在Supermicro中每个节点一个NVIDIA Tensor Core A100 PCI-E GPU’的8U SuperBlade机箱。 8U中的20个NVIDIA A100 GPU在较小的占用空间内提高了计算能力的密度，使客户可以节省总拥有成本。为了支持GPU优化的配置并维持苛刻的AI应用程序所需的最佳性能和吞吐量，SuperBlade提供了100％无阻塞HDR 200Gb / s InfiniBand网络基础架构，以加速深度学习并支持实时分析和决策。高密度，可靠性和可升级性使SuperBlade成为企业应用程序交付AI驱动的服务的理想构建基块。
Supermicro继续支持NVIDIA’各种形状的高级GPU，已针对客户进行了优化’独特的用例场景和要求。 1U GPU系统最多包含四个具有NVLink的NVIDIA GPU，包括NEBS 3级认证的5G / Edge-ready SYS-1029GQ。超微’一个系统中的2U GPU系统（例如SYS-2029GP-TR）最多可支持六个具有双PCI-E Root复杂功能的NVIDIA V100 GPU。最后，10U GPU服务器（例如SYS- 9029GP-TNVRT）支持16个V100 SXM3 GPU扩展，以及具有内置AI加速功能的双Intel Xeon可扩展处理器。
由NVIDIA NGC生态系统的NVIDIA GPU和GPU软件提供支持的灵活解决方案范围，为组织解决各种垂直领域的各种任务提供了正确的构建块-从开发模型的AI推理到HPC到高端培训。
Aitech Systems已发布其高性能紧凑型A178的升级合格版。专为极端环境中的密集数据处理而设计， 坚固耐用的GPGPU AI超级计算机 在整个移动，远程，军事和自治平台中发现的严酷条件下都能可靠运行。 A178系统非常适合诸如训练模拟，态势感知，人工智能计算，图像和视频处理，移动地图等应用。
新型A178已经成为Aitech广泛的AI SFF系统中最小的系统之一，在紧凑，坚固的外形中提供了更高的性能。它使用NVIDIA Jetson AGX Xavier模块化系统，该系统具有Volta GPU，具有512个CUDA内核和64个Tensor内核，可达到32个TOPS INT8和11个TFLOPS FP16。
A178的升级旨在帮助满足对坚固，经SWaP-C优化的独立，紧凑，基于GPGPU的小型（SFF）系统的需求。低功耗单元可提供高水平的能源效率，同时在传感器旁边提供需要的基于AI的本地处理所需的全部功率。
新系统的高级计算能力包括两个专用的NVDLA（NVIDIA深度学习加速器）引擎，它们为深度学习应用程序提供了接口，使其非常适合于分布式系统。该系统最多可容纳三个扩展模块，例如HD-SDI帧采集卡，复合帧采集卡或NVMe SSD。可根据要求提供各种扩展模块。
四个高清HD-SDI输入和八个复合输入以全帧速率同时处理多个视频和数据流。接口包括千兆位和10GB以太网，处理4K分辨率的DisplayPort输出，USB 3.0&2.0以及DVI / HDMI输出，UART串行和CANbus等。
新思科技有限公司 宣布与GLOBALFOUNDRIES合作开发广泛的 DesignWare IP for GF’的12LP + FinFET解决方案，包括USB4 / 3.2 / DPTX / 3.0 / 2.0，PCIe 5.0 / 4.0 / 2.1，芯片对芯片HBI和112G USR / XSR，112G以太网，DDR5 / 4，LPDDR5 / 4 / 4X，MIPI M -PHY，模数转换器和一次性可编程（OTP）非易失性存储器（NVM）IP。对DesignWare IP进行了优化，以满足在GF上实现的云计算和AI芯片的高带宽内存吞吐量以及可靠，高性能的连接需求’的12LP +解决方案。最近的合作标志着两家公司之间持续，成功的合作的另一个重要里程碑。
GF’GF最先进的FinFET解决方案，基于12LP + ’公司已建立的14nm / 12LP平台，其中GF已出货了超过一百万个晶片。推动12LP +增强性能的功能包括：与12LP相比，将SoC级逻辑性能提高20％，在逻辑区域缩放方面提高10％。
可用性
关于DesignWare IP
Synopsys是为SoC设计提供经过硅验证的高质量IP解决方案的领先提供商。广泛的DesignWare IP产品组合包括逻辑库，嵌入式存储器，嵌入式测试，模拟IP，有线和无线接口IP，安全IP，嵌入式处理器和子系统。为了加速原型开发，软件开发以及将IP集成到SoC中，Synopsys’IP加速计划提供IP原型套件，IP软件开发套件和IP子系统。新思科技’IP质量方面的大量投资，全面的技术支持以及强大的IP开发方法使设计人员能够降低集成风险并缩短产品上市时间。
为了庆祝Pi Day，element14社区发布了新的电子书： “基本的Raspberry Pi技巧”。近年来，Raspberry Pi已从学生和业余爱好者的工具转变为许多类型的工程项目的可行选择。
element14社区的电子书旨在支持用户寻求完美，并帮助他们克服入门时可能面临的挑战，并使用Raspberry Pi开发项目，重点关注诸如存储，电源和低级LED等主题。
Cabe Atwell，element14贡献者, 写这本电子书的人说：“如果您因为对电子学和编码感到好奇而考虑使用Raspberry Pi，或者即使您是一名实践工程师，也要努力！社区的规模以及可公开获得的论坛，教程和项目的数量庞大，这意味着您在探索和试验中将处于良好的伙伴关系。''
element14社区成员可以在以下位置免费下载完整的电子书 //www.element14.com/community/community/publications/ebooks
LDRA 宣布公司将其流行的为期三天的软件开发公共培训课程带到美国多个地点。的 LDRA工具套件培训课程 该课程计划于6月18日至20日在加利福尼亚州的圣何塞市和6月25日至27日在阿拉斯加州的亨茨维尔举行，其他地点也将按需增加，接下来的课程计划在马萨诸塞州的波士顿和德克萨斯州的达拉斯举行。培训课程通过讲授最佳实践和使用LDRA工具套件来满足关键软件市场中功能安全标准下的安全应用程序，从而满足软件开发和验证团队的要求。
LDRA致力于通过公司不断增长的教育产品组合，为软件，质量和测试工程师提供对高级测试方法以及与开发符合行业特定标准（例如DO-178C和DO-航空电子278，汽车ISO 26262，工业安全IEC 61508，医疗设备IEC 62304。
LDRA运营总监Ian Hennell表示：“ LDRA支持严格的软件标准的实施，以确保基于软件的电子系统的安全性。 “我们提供了为期三天的密集动手培训课程，以在整个软件开发周期中帮助公司及其项目团队。与会者将学习如何有效地使用LDRA工具套件来设计安全，可靠和抗威胁的高性能关键系统。”
LDRA工具套件培训课程包括以下方面的说明：
欲了解更多信息并注册即将举行的LDRA工具套件培训课程，请访问： //ldra.com/events-
莱迪思半导体公司 宣布了屡获殊荣的莱迪思sensAI解决方案堆栈的主要性能和设计流程增强。的 格子sensAI堆栈 提供全面的硬件和软件解决方案，以在边缘运行的智能设备中实现低功耗（1mW-1W），始终在线的人工智能（AI）功能。此外，增强了堆栈’s的存储方案解决了AI设计的关键瓶颈。
IHS预测，到2025年，将有400亿台设备在Edge网络上运行。由于延迟，网络带宽限制和数据隐私等原因，设计始终在线Edge设备的OEM希望最大程度地减少向云端发送数据以进行分析。莱迪思的sensAI使此类OEM可以利用针对其应用需求进行了优化的低功耗AI推理来无缝更新其现有设计。通过仅发送相关数据进行进一步处理，整合此类本地情报还可以降低与基于云的分析相关的费用。
“在Pixcellence，我们的专长是开发具有彩色夜视等行业领先功能的图像处理和计算机视觉解决方案。 Pixcellence，Inc.首席执行官Seton P. Kasmir说：“对物联网的兴趣推动了对支持AI应用程序（如状态检测或面部识别）的智能相机的需求。但是，智能相机具有严格的功耗和成本要求，这使其成为一种智能相机。挑战使用现成的ASSP。莱迪思的sensAI解决方案堆栈使我们能够轻松地为我们现有和新的摄像头设计添加低功耗，灵活的AI推理支持，并使增值产品更快地投放市场。
“希望在例如智能家居控制，工业和零售商店的摄像头中涉及状态检测和对象计数的永远在线应用中启用AI功能，这些应用程序也将AI推向了边缘”段主管Boppana说&在莱迪思半导体公司的解决方案营销部门，“而且由于我们公司一直致力于低功耗，因此我们的FPGA也非常适合这些应用，因为这些应用中每毫瓦的功率都至关重要，小尺寸是必须的，并且用户需要灵活性才能轻松适应不断发展的AI空间。”
莱迪思sensAI解决方案堆栈的新增强功能包括：
具有机器学习和AI经验的客户可以访问可定制的参考设计，使他们可以更改训练数据以优化其应用程序，而不必担心选择哪个神经网络。
Semtech公司 宣布了LoRaWAN学院的开放注册，从大型企业到个人开发商，每个人都可以。 LoRaWAN学院为学生，工程师，开发人员和企业提供了全面的免费教育模块，以使用基于LoRa的技术开发物联网应用程序。
“开发人员是任何现代技术平台中最重要的部分，LoRaWAN学院在那里帮助他们掌握当今发展最快的支持物联网的技术之一，即Semtech的 LoRa设备和无线射频技术 （LoRa技术）。 Semtech无线传感和产品事业部开发者生态系统高级总监Steven Hegenderfer说：“ LoRaWAN学院将使开发人员能够更快地将基于LoRa的解决方案推向市场，并简化开发过程。 “我们正在与基于LoRaWAN的生态系统一起开发和推动有益于社区的材料。提供专注于构建基于LoRa的应用程序的完全免费的模块，为学生，工程师，开发人员和企业提供了构建强大，创新的IoT应用程序所需的快速入门。”
LoRaWAN学院于2017年底首次启动，针对大学。自最初成立以来，来自世界各地的几所大学实施了LoRaWAN学院课程，通过培训学生开发基于LoRa的解决方案和开放式LoRaWAN来为学生提供物联网就业市场的准备。™ 协议。现在，该程序将提供给对构建基于LoRa的应用程序感兴趣的任何人。 LoRaWAN学院包括10个自定进度的在线课程模块，其中包括视频讲座，补充阅读材料和动手作业。
要了解有关LoRaWAN学院的更多信息，请访问 Semtech的LoRa开发人员门户.
硅实验室 基于Zigbee，Thread和Bluetooth Mesh软件的大规模多播测试，已经发布了业界首个综合网络性能结果。每个网状网络协议都具有独特的特性和优势，具体取决于用例和最终应用。所有测试都是在Silicon Labs的波士顿设计中心使用公司的 无线Gecko SoC 平台以消除设备本身作为测试网状协议时的变量。
硅实验室 物联网产品高级副总裁兼总经理Daniel Cooley说：“了解网状技术的内部工作原理有助于开发人员评估这些网络协议在功耗，吞吐量，安全性和大型网络可扩展性等关键领域的性能。” “ Zigbee，Thread和Bluetooth网状网的设计完全不同，我们共享性能基准测试结果，以帮助开发人员为其物联网设计选择正确的网状连接选项。”
系统设计人员可以使用网状网络基准测试结果来定义2.4 GHz频带中Zigbee，Thread和Bluetooth网状结构的预期行为。 随着可用于物联网应用的网状网络数量的不断增长，对于开发人员而言，重要的是要了解这些网络在用例和预期性能方面的差异。测试的重点是设备行为及其对电池寿命，网络吞吐量和延迟的影响，以及网络规模对可伸缩性和可靠性的影响。
硅实验室的网状网络性能结果可作为一系列应用笔记获得，它们定义了执行基准测试的方法，使开发人员能够复制和运行类似的测试。这些结果为网状网络设计最佳实践和原则以及预期的现场性能结果提供了指导。凭借15年的网状网络经验和超过1.5亿个部署节点，Silicon Labs处于将先进的多协议无线网状技术推向市场的最前沿。
硅实验室的网状网络性能测试结果可免费提供给开发人员，网址为： www.silabs.com/mesh-performance.
