Оптопары или цифровые изоляторы?

Нередка ситуация, когда требуется гальванически изолировать одну часть схемы от другой. Если с силовой часть все понятно, для нее используют трансформаторы, что на счет цифровых или аналоговых сигналов? После поисков разработчик оказывается перед выбором: оптопара или цифровой изолятор? Разберемся, в чем разница.

Оптопара состоит из излучающего светодиода и принимающего свет фототранзистора или фотодиода (зависит от архитектуры). Ток на выходе равен току на входе, умноженному на CTR (current transfer ratio). Существуют и оптопары с цифровыми логическими выходами, в данном случае CTR уже не применим, на выходе либо логический 0, либо 1. Оптопары могут обеспечивать изоляцию до 10кВ, передавая пропорциональный ток на выход, стоимость простых оптопар небольшая.

Цифровой изолятор основан на CMOS технологии, последовательная емкость (редко индуктивный контур) обеспечивает гальваническую изоляцию. Внутри микросхемы присутствует модулятор, позволяющий проходить логическим сигналом через ёмкостной барьер. Простейшая его структура представлена слева сверху. Основное отличие от классической оптопары - входные и выходные сигналы могут быть только цифровыми (0 или 1). Скорость работы цифровых изоляторов - до сотен Мгц, в отличии от относительно медленных оптопар. Кроме этого, цифровые изоляторы обладают большим иммунитетом к быстрым скачкам напряжения (CMTI) между первичной и вторичной сторонами (справа снизу на рисунке). Еще одно преимущество изоляторов - стабильность параметров при изменении температуры окружающей среды.

При сравнении цифровые изоляторы оказываются лучше по всем параметрам, однако передача аналогового сигнала через них недоступна (в связи с этим в системах управления изолированных источников до сих пор широко используются оптопары). Данное ограничение можно обойти путем использования АЦП с цифровыми интерфейсами (SPI, I2C, параллельная шина). Заключительный минус - необходимость использования изолированного источника питания на вторичной стороне. Чаще всего это не является проблемой, иногда источник даже интегрирован в один корпус, требуется только добавить дроссель и/или конденсаторы.

Резюме: используйте оптопару, если требуется передать аналоговый сигнал или не хотите добавлять еще один изолированный источник. Во всех остальных случаях идеально подойдут цифровые изоляторы.

Свежая книга 25 года по GaN транзисторам.

Очень ценный материал: дизайн чипов с паразитными параметрами и графиками, электрическое и тепловое моделирование, много топологии и расчетов. Основная тема - источники питания, но присутствуют и такие приложения как RF усилители, лидары, привод, космос. Книга очень интересная, сам планирую приступить в ближайшее время.

Заполнять или не заполнять сигнальные слои землей?

На картинке сравнение двух исполнений печатной платы. Без полигонов на сигнальных слоях амплитуда электромагнитного поля возрастает и превышает установленный предел CISPR для устройств класса В. В случае заполнения уровень излучения укладывается в нормы стандарта.

Однако не все так гладко: количество помех на низких частотах возросло. Вероятно, это связано с возникновением антенн, сформированных неидеально спроектированным земляным полигоном. На высоких частотах большая площадь полигона формирует конденсатор с околонулевой индуктивностью. Это позволяет снизить импеданс PDN, следовательно, замкнуть через себя высокочастотные помехи, сгладить переходные процессы. Помимо этого, земляной полигон на внешних слоях частично экранирует помехи, излучаемые структурами на внутренних слоях.

Подводя итог: заполнение сигнальных слоев землей может быть полезно, особенно при ограниченных габаритах и малом количестве слоев. Однако при заполнении необходимо тщательно проверять полигоны на структуры, которые потенциально могут излучать. Часто оказывается, что заполнении на паре слоев достаточно. Принять правильное решение поможет расчет или моделирование.

Нет тепловизора под рукой? Не проблема.
Небольшая таблица, которая поможет определить температуру пальцем, достаточно лишь дотронуться до интересующего вас компонента

Вчера дочитал последнюю главу дополнения легендарной книги. К сожалению, на текущий момент аналогов данной книги нет. Х главы оказались немного слабее основного издания 2016 года, но уровень все равно высокий. Как всегда, упор на реальные схемы, понятная теория и иллюстрации. Всем, кто не читал - советую, особенно если читали 3е издание.

Отсканированные X главы 3его издания искусства схемотехники.

Снова про искусство схемотехники.

В свое время, читая 3е издание, старался максимально разобраться, очень помогло моделирование. Прикрепляю архив с моделями, который будет полезен тем, кто хочет полноценно изучить книгу. Модели помогают понять схему, особенно когда описание небольшое, а это частая практика для этой книги. Моделировать старался с оригинальными либо максимально похожими компонентами. В архиве, по моим оценкам, около 80-90% всех схем + упражнения (около 600-700 моделей). Некоторые главы обделены вниманием больше других, поскольку отсутствовали SPICE модели основных компонентов, либо принцип работы был понятен и так.

Важные моменты:
1. Имена моделей соответствуют картинкам в 3-ем издании;
2. Для моделирования некоторых схем понадобятся дополнительные библиотеки, я брал их с этого сайта;
3. Может потребоваться прописать пути к используемым компонентам библиотеки (особенно актуально для цифровой логики);
4. Некоторые схемы очень долго моделируются, снижайте точность решателя либо переключайтесь на альтернативный.

Потихоньку начал разбирать материалы с DesignCon 2025. Зацепила занятная статья про иммерсионное охлаждение. Пишут, что такое охлаждение более эффективно и отлично подойдет для плотных конструкций. Надлежащее охлаждение улучшает целостность сигналов, что авторы также демонстрируют. Как по мне, пока рановато говорить, что эта технология будущего, но она определенно имеет потенциал.

Обзорная статья на тему современных силовых решения с конференции APEC 2025.

Из того что я вынес для себя:
1. Рост потребления современных ASICов заставляет производителей источников питания все больше уходить в интегрированные модули. Силовые модули от Infineon очередное этому доказательство.
2. Обычные микросхемы тоже не отстают, производители стараются упихнуть внутрь корпуса все больше компонентов. Удивили 16 фазные источники с интегрированными дросселем конденсаторами и рабочей частотой 75Мгц от некой Ferric.
3. Все чаще встречаются GaN транзисторы для синхронных выпрямителей, но по моему мнению, для использования в низковольтных источниках они еще не готовы.

В общем, как всегда, ИИ является двигателем прогресса и в смежных областях.

Кстати, немного подробнее про Ferric. Оказывается, они еще и предлагают опции интеграции их микросхемы либо кристалла. Думаю что самые интересные это встраивание на подложку в качестве чиплета и под ASIC. Из информации пока только предварительный даташит. Однако не все так радужно: источник сможет работать максимально при 2В, а это значит, что потребуется двойное преобразование напряжения, что приведет к немалым потерям в мощности.

Правильное проектирование цепи драйвера стало еще более критично для GaN транзисторов. В отличии от Si/SiC предельное напряжение которое можно подать на затвор - около 6В (в отличие от 10 и более для кремниевых транзисторов). Основные факторы, на которые автор обращает внимание: мертвое время, высокое падение напряжения (на эквиваленте внутреннего параллельного диода) и индуктивность соединения с затвором. Решения по устранению проблем - в статье.

Наткнулся в интернете на интересный вопрос.
На фотографии 3 пленочных конденсатора. Как вы думаете, что обозначает полоска на их корпусе?

CPU vs GPU vs TPU

Многие наверняка встречали 3 этих аббревиатуры.
CPU - central processing unit. Стандартный процессор, способный выполнять задачи общего назначения;
GPU - graphical processing unit. Графический ускоритель, выполняет более специализированные задачи, такие как параллельные вычисления;
TPU - tensor processing unit. Чип от google с уникальной архитектурой, направленной на максимальное ускорение обучения нейросетей всех типов.

Google в свое время совершил революцию, разработав первый чип для нейросетей. На TPUv1 они выпустили плату - ускоритель в формате SATA диска (слева на картинке). На данный момент google планирует выпускать TPUv6. Думаю, его потребление будет около 350Вт (против 75Вт для TPUv1). Однако предлагаю рассмотреть ту самую изначальную архитектуру, которая значительно обогнала GPU в 2016.

Сердце TPU - MMU (блок матричного перемножения весов и данных). Второй по важности элемент - объемный буфер для хранения промежуточных данных и шина памяти с высокой пропускной способностью. Поскольку умножение с накоплением больших матриц - основная операция, требуемая для работы нейросетей, TPU выполняет подобные задачи быстрее CPU и GPU. За счет архитектуры и языка (фреймворк TensorFlow), заточенных под конкретные операции, TPU значительно обгоняет своих оппонентов(CPU Intel Haswell, GPU Nvidia K80) что видно на графиках справа. Аналогичная ситуация и с производительность на ватт. Таким образом TPU и стал фаворитом для задач обучения нейросетей.

Прочитал статью про отмывку печатных плат и у меня есть отличная иллюстрация к чему же могут привести загрязнения. В прикрепленном документе рассмотрены причины возникновения дендритов на печатных платах (в том числе из - за загрязнений) и методы борьбы с ними. Помимо этого рассказаны и другие часто возникающие проблемы, снижающие надежность.

Нашел сайт с проектами, по которым доступна вся необходимая документация (схемы, платы, файлы cad). Большинство проектов - вычислители/конвертеры на FPGA, RF карты и измерители. В основном встречаются платы в AD, иногда в Cadence и KiCad. Больше всего понравились проекты от CERN, как по оформлению так и по техническим решениям.