GaN, SiC FET을 채택한 애플리케이션의 안정적인 전력 변환 신호 체인을 가능케 하는 TMR 전류 센서

모션 제어 및 에너지 효율 시스템용 전력 및 센싱 솔루션 분야 전문업체인 Allegro MicroSystems의 ACS37100은첨단 XtremeSense™ TMR(터널링 자기 저항) 기술을 적용하여 10MHz 대역폭을 달성한 업계 최초의 상용 자기 전류 센서이다. 이 센서는 전력 시스템 설계자가 제어 신호 체인을 완벽하게 이해하고 고속 스위칭 GaN 및

250W 전기 자전거 레퍼런스 디자인

Future Electtonics의 250W 전기 자전거 레퍼런스 디자인은 NXP의 TEA2017 디지털 구성 가능 LLC 및 PFC 콤보 컨트롤러이다. 이 혁신적인 디자인은 고효율 공진 전원 공급 장치의 성능을 활용하여 LLC 및 PFC 컨트롤러 기능을 완벽하게 통합했다. NXP의 모든 TEA2017xxT 버전은 설계하기 쉽고 부품 수가 매우

GlobalFoundries와 Navitas, 미국 GaN 기술 및 제조 가속화를 위한 파트너십 체결해

글로벌파운드리와 나비타스 세미컨덕터가 미국 기반 질화갈륨(GaN) 기술, 설계 및 제조를 강화하고 가속화하기 위한 장기적인 전략적 파트너십을 발표했다. 이에 따라 양사는 AI 데이터센터, 퍼포먼스 컴퓨팅, 에너지 및 그리드 인프라, 산업 전기화 등 최고의 효율과 전력 밀도를 요구하는 고전력 시장의 핵심 애플리케이션을 위한 첨단

iDEAL Semiconductor의 MOSFET, 자동차 인증 획득

iDEAL Semiconductor의 SuperQ™ 기술이 AEC-Q101 자동차 인증을 획득했다. iDEAL의 최초의 자동차 인증 제품인 iS20M028S1CQ는 25 mΩ R DSon 과 175°C 온도 정격을 갖춘 200V MOSFET이다. SuperQ는 실리콘 고유의 견고성과 신뢰성을 유지하면서도 탁월한 효율, 낮은 스위칭 손실, 향상된 전도를 제공한다. 이 기술이 적용된 제품은 전기차 파워트레인,

GE, 4세대 SiC MOSFET 출시해

GE Aerospace가 4세대 SiC 전력 MOSFET 칩을 발표했다. 5mm x 5mm 칩 크기로 제공되는 최신 세대 SiC 전력 소자는 1200V, 11mΩ를 제공하며, 온도 정격은 200°C이다. 산업계가 하이브리드 및 배터리 전기 자동차(HEV 및 BEV) 플랫폼에 첨단 반도체를 도입함에 따라 이러한 전력 장치는 효율성과 전력

Flex, PKU-D DC/DC 제품군 확장해

Flex Power Modules가 저전력 무선 주파수 전력 증폭기(RFPA) 및 마이크로파 애플리케이션용으로 설계된 두 가지 고효율 DC/DC 컨버터인 PKU4911D와 PKU4917VD를 출시하여 PKU-D 제품군을 확장했다. 이 신제품들은 고밀도 RF 및 통신 보드의 일반적인 크기 및 열 제한에 적합한 16번째 브릭(brick) 형태의 아날로그 제어 DC/DC

Wolfspeed의 1200V SiC 6팩 전력 모듈

Wolfspeed가 새로운 1200V SiC 6팩 전력 모듈 또는 고전력 인버터를 출시했다. 이 제품은 최신 고급 Gen 4 SiC MOSFET 기술과 혁신적인 패키징을 결합함으로써 경쟁 솔루션보다 작동 온도에서 3배 더 높은 전력 사이클링 성능을 제공할 수 있다. 이 모듈은 또한 업계 표준 풋프린트에서 15%

Navitas, NVIDIA의 AI 팩토리 컴퓨팅 플랫폼에 800VDC 전력 아키텍처 지원해

'AI 팩토리'의 등장으로 대규모 동기식 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 특별히 구축된 새로운 유형의 데이터센터는 여러 가지 전력 문제를 야기했다. 기존 54V 랙 내부 전력 분배에 의존하던 기존 엔터프라이즈 및 클라우드 데이터센터는 오늘날의 가속 컴퓨팅 플랫폼이 요구하는 수 메가와트급 랙 밀도를

베리실리콘-구글, 오픈소스 코럴 NPU IP 공동 출시

베리실리콘(VeriSilicon)이 최근 구글과 함께 상시작동(always-on) 초저전력 에지 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 겨냥한 코럴 신경망처리장치 IP(Coral NPU IP)를 공동 출시했다고 발표했다. 이 IP는 구글의 개방형 머신러닝 컴파일러 기반 연구를 기반으로 하며 인공지능(AI) 보안 기능을 강화해 개발자들에게 강력한 에지 AI 생태계를 구축할 수 있는 통합