マインドマップギャラリー パワーインテグリティ PDN
これは、PDNPower Delivery Network に関するマインド マップです。主な内容には、用語、PDN モデリング、ノイズ源、テスト方法、分析方法、指標、および構成が含まれます。
2024-10-31 09:39:29 に編集されましたこれは、「Amazon Reverse Working Method」「Amazon Reverse Working Method」に関するマインドマップです。それは、Amazonの成功の秘密を明らかにし、実用的な作業方法と管理の原則を提供し、Amazon文化を理解し、仕事の効率と創造性を向上させたい読者にとって大きな参照価値です。
Azure BlobストレージにおけるMicrosoftの顕著な進歩とイノベーション、特にChatGptの作成者であるOpenaiの巨大なコンピューティングニーズを効果的にサポートする方法に焦点を当てています。 Azure Blobストレージ製品管理チームのJason Valerieは、JakeとDeverajaと協力して、Azure BlobストレージがOpenaiの大規模なモデルトレーニング、処理データ、ストレージをexebbitレベルまでに行う上で重要な役割を果たしました。議論には、AIワークロードのスケーリングスーパーコンピューターが直面している課題と、地域ネットワークゲートウェイを接続するデータセンターなどのアーキテクチャソリューション、および動的ストレージ容量の拡張を可能にする拡張アカウントの導入が含まれます。技術的な側面は、チェックポイントのメカニズム、大規模なデータ処理、革新的なブロブビューと階層的な名前空間、グローバルデータモビリティ機能をカバーし、Microsoftのグローバルネットワークインフラストラクチャを戦略的に利用して効率的なデータ送信を可能にします。この会話は、高度なAIの研究開発に強力でスケーラブルで効率的なストレージソリューションを提供するというマイクロソフトのコミットメントを完全に示しています。
これは、主にオブジェクト状態の変化、熱エンジン、内部エネルギー、熱比熱容量、温度スケールを含む、熱に関するマインドマップです。紹介は詳細であり、説明は包括的です。
これは、「Amazon Reverse Working Method」「Amazon Reverse Working Method」に関するマインドマップです。それは、Amazonの成功の秘密を明らかにし、実用的な作業方法と管理の原則を提供し、Amazon文化を理解し、仕事の効率と創造性を向上させたい読者にとって大きな参照価値です。
Azure BlobストレージにおけるMicrosoftの顕著な進歩とイノベーション、特にChatGptの作成者であるOpenaiの巨大なコンピューティングニーズを効果的にサポートする方法に焦点を当てています。 Azure Blobストレージ製品管理チームのJason Valerieは、JakeとDeverajaと協力して、Azure BlobストレージがOpenaiの大規模なモデルトレーニング、処理データ、ストレージをexebbitレベルまでに行う上で重要な役割を果たしました。議論には、AIワークロードのスケーリングスーパーコンピューターが直面している課題と、地域ネットワークゲートウェイを接続するデータセンターなどのアーキテクチャソリューション、および動的ストレージ容量の拡張を可能にする拡張アカウントの導入が含まれます。技術的な側面は、チェックポイントのメカニズム、大規模なデータ処理、革新的なブロブビューと階層的な名前空間、グローバルデータモビリティ機能をカバーし、Microsoftのグローバルネットワークインフラストラクチャを戦略的に利用して効率的なデータ送信を可能にします。この会話は、高度なAIの研究開発に強力でスケーラブルで効率的なストレージソリューションを提供するというマイクロソフトのコミットメントを完全に示しています。
これは、主にオブジェクト状態の変化、熱エンジン、内部エネルギー、熱比熱容量、温度スケールを含む、熱に関するマインドマップです。紹介は詳細であり、説明は包括的です。
PDN 電力供給ネットワーク
構成
チップ チップ
基板 パッケージ
ボードレベルの電源 PCB VR コンポーネント
索引
タイムドメイン分析
ジッター ジッター
表現 特性評価
壊す 分解
定量化する 定量化
関連している 相関
過渡電圧ノイズ 過渡電圧ノイズ
周波数領域解析
IO位相ノイズ IO位相ノイズ
周波数領域のインピーダンス 周波数ベースのインピーダンス
分析方法
タイムドメイン分析
過渡解析
適切な過渡電流負荷を設定する
誘導電圧ノイズを取得する
周波数領域解析
小信号解析
特性インピーダンス曲線
試験方法
タイムドメインテスト
周波数領域テスト
プロービングソリューション
オンダイプロービング
パッケージレベルのプローブ
スパイホール リモートフィードバックライン
ノイズ源
チップ
基板
プリント基板
PDNモデリング
電流負荷モデル
チップスイッチング電流 例
タイムドメイン 理想的な電流負荷 測定電流負荷
周波数領域 理想的な電流負荷パワースペクトル 現在の負荷電力偏差の測定値
PCBモデリング
PCB PDN は低周波電源ノイズに影響します
PCB スタックアップ デカップリング コンデンサ VRM バルク コンデンサ
適切な PCB デカップリング コンデンサ ソリューションに関するガイダンス: 容量の位置
ツール: 2.5D EDA ツールを使用して、完全な PCB レイアウトから PCB モデルを抽出します。
基板モデリング
中間周波部の電源ノイズは基板PDNが担当します。
ツール: 基板は基本的に PCB と同様であり、S パラメータ モデルを取得するために 2.5D EDA が使用されます。
基板の等価インダクタンスに注目してください。基板のインダクタンスと DIE 容量が最も重要な PDN 共振ピークを決定します。
DIEモデリング
用語
PDN電圧ノイズ
トランジスタ回路のスイッチング動作により時間とともに変化する電流が生成され、これが PDN 内で電圧ノイズに変換されます。
モデリング
シミュレーション
テスト