这一项目的负责人彼得-施皮斯介绍，这种方法是通过半导体，利用温差来获取电能。温差发电的基本原理是“泽贝克”效应，即两种不同的金属连接起来构成一个闭合回路时，如果两个连接点的温度不一样，就能产生微小的电压。

一般而言，温差越大产生的电压越大。由于人体与周围环境的温差通常有限，因此只能产生200毫伏左右非常低的电压，这无法驱动普通电子设备。德国科学家为解决这一问题发明了一种新方法，使得一些电子设备可以在这种低压情况下运转，但他们并未透露这种新方法的细节。

施皮斯表示，新方法可以用来为一些微型医疗设备供电，比如重病病人身上的传感器等。

    “我们现在处于一场革命的开始，一场如何构建计算机和大型计算机的革命的开始。这包括硬件的变革，即在硬件的建设中，如何利用加速器提升硬件的并行计算能力；同时，这场革命不光是硬件的变革，还牵扯到软件的变革，如何通过软件充分发挥硬件中并行和加速器能力，让‘混血系统’(hybrid system)中的加速器和其它芯片更好协作。” 在最近北京举行的IBM-中国国家网格Cell/B.E.研讨会期间，IBM下一代计算系统和技术杰出工程师Robert Guernsey博士表示。

     7月末，IBM和中国科学院(CAS)计算机网络信息中心联合在京举行了IBM-中国国家网格Cell/B.E.研讨会。双方就基于Cell/B.E.(Cell Broadband Engine)的IBM BladeCenter QS20刀片系统在中国国家网格(CNGrid)的成功应用，以及目前高性能计算领域的最新进展和发展趋势进行了研讨。

基于Cell处理器的IBM刀片系统

      基于Power架构的Cell/B.E. 最初是IBM、索尼和东芝为游戏主机而开发的。IBM BladeCenter QS20是一种基于Cell/B.E.的刀片系统，专为那些准备从Cell/B.E.处理器的高性能计算力以及运行图形密集型应用的独特能力中受益的公司而设计。QS20集成了7个刀片共14个Cell处理器，最高性能超过了2.8TFLOPS——相当于每秒钟完成2.8万亿次浮点运算。

     2006年10月，中国科学院计算机网络信息中心和IBM启动了为CNGrid提供基于Cell/B.E.的刀片服务器计算节点的项目，并鼓励开发各种能够充分利用其独特性能的应用。今年4月，国内第一台基于Cell/B.E.的刀片服务器系统开始在位于北京的中国科学院超级计算中心投入运行。

     目前，这一系统已经能够对地震预报(Earthquake Prediction)、分子动态仿真(Molecular Dynamics Simulation)，以及MPEG2代码转换机(MPEG2 Transcoder)等应用进行演示，Cell/B.E.多核并行处理技术的能力和性能在这些应用演示中得到了充分的展现。IBM的工作人员介绍说，与传统的x86处理器相比，地震预报和分子动态仿真在Cell处理器上的运行速度分别提升了37.7倍和21.5倍。

     一、摩尔定律已“死”，架构创新提升硬件性能

     在IBM看来，摩尔定律(moore's law)代表的工艺进步已接近极限，使得硬件产业需要在加速器、多核和SoC等方面实现架构创新，以继续提升硬件系统性能。“摩尔定律已死(moore's law is over)，对不起，对不起，实际上，摩尔定律还没有死，让我来仔细解释一下。” Guernsey博士笑道。

     他向《国际电子商情》记者解释说，过去几十年来，我们让芯片变快的方法是让晶体管越来越小，但是现在让芯片变快非常困难，因为晶体管越小伴随漏电的问题越严重，现在我们正接近临界点。因此现在让芯片的频率变快越来越不现实，因为会有更大的功耗。事实上，摩尔定律并不是讲芯片的速度越来越快，而是指它的密度每18个月或者24个月翻倍，晶体管密度仍然继续翻倍，但是步伐也开始减慢，可能需要36个月翻倍。在芯片上集成更多的晶体管仍是可能的，但这也快接近终点了，越来越困难。今天看到Cell处理器是90nm的，下次看到的时候可能是45nm，再下去就是32nm的，每到一个新的工艺节点，就可以集成更多的晶体管。但是22nm是一个问题，太昂贵了，所以再过10－15年我们做到22nm的时候，就很难再往下走了。

      IBM认为，在工艺进步面临极限时，为了持续提升硬件系统性能，就必须在架构上进行创新，而以cell处理器为代表的加速器、多核和SoC就是未来的发展方向。“计算世界或者说硬件世界正在改变，它正在发生重大的转变，主要是因为功耗问题。我认为未来不可避免的在高性能计算会出现一种‘混血系统’(hybrid system)，我们的Cell处理器和传统的通用处理器能够一起合作提供很强的计算能力，就是一个很好的例子。”IBM中国技术学院院长John Turek博士表示。

Robert Guernsey：我们现在处于一场如何构建高性能计算能力的革命的开始

      与传统处理器不同的是，Cell处理器是一个9核处理器，拥有8个协同处理单元以及1个基于Power架构的核心，频率达3.2GHz，可在很多计算密集型应用中为客户提供强大的性能。在初始硬件测试中，Cell处理器的最高性能超过了200 GFLOPS——相当于每秒钟完成2,000亿次浮点运算。在研讨会现场，IBM的工作人员演示了MPEG2转换应用，采用一个Cell处理器，其中一个协处理器实现MPEG2解码，另外7个协处理器可支持7路H.264标清编码。据介绍，已有视频监控厂商非常感兴趣，希望用它来取代目前昂贵的FPGA和DSP。

     除了应用于众所周知的索尼PS3外，Cell处理器还被用于IBM刀片系统并被众多机构用于构建超级计算机，应用领域也扩展到了医疗影像、航空航天、防务、数字动画、通信以及石油和天然气等需要高性能计算力以及运行图形密集型的应用。

     例如，IBM将为美国能源部设计名为“Roadrunner”的混血超级计算机，这台将于今年底交付的超级计算机将使用超过1.6万个AMD Opteron处理器内核以及超过1.6万个Cell处理器，最高性能超过了每秒钟1,600万亿次计算(1.6 petaflops)。“Roadrunner”的混血设计将允许系统对复杂的数学公式进行分解，然后将分解后的各组成部分发送到能够以最高效率对其进行处理的系统。典型的计算流程——文件IO和通信活动将由 AMD Opteron处理器进行处理，而更加复杂和重复性的工作(传统上会占用超级计算机大部分资源的任务)将由超过1.6万个Cell处理器进行处理。

     IBM的Oliver Retting表示，事实上，IBM并不孤单，AMD和nVIDIA都在走类似cell处理器这种发展路线，即将CPU和GPU(图形处理器)集成。“总之，现在通过提升频率以提高速度已经很难了，但是你可以增加处理器的个数，这就需要更多的软件和编程”。Guernsey博士向《国际电子商情》记者总结说。

      二、“混血”时代，软件和硬件同等复杂和重要

      正如Guernsey博士所言，这场高性能计算革命不仅是硬件的革命，也是软件的革命。事实上，缺少通用的开发和编程环境，也是目前Cell处理器的不足：一是应用移植比较难；二是不能够完全发挥Cell处理器的性能。

      从事软件开发的Turek博士笑道，过去系统的复杂性隐藏在硬件(芯片)里，所以我觉得软件很容易，硬件很难。然而如果现在我们把软件应用的数量和硬件的结构来对比的话，我们会发现硬件结构的个数远远比不上软件应用的数量。正如Guernsey博士所说，物理上的特性很难隐藏，很多物理上的特性造成了芯片复杂性必须在软件里面体现出来。

      他进一步对《国际电子商情》记者指出，虽然最经济的方法是将复杂性隐藏在硬件层，但由于不同应用有不同的特点，通常应用的复杂性会隐藏在不同层，例如网络数据处理就是很简单的并行处理，而医学图像处理和分析就非常复杂，对于IBM来说，就是要复杂性往下压，并解决复杂性中的共同问题，简化客户应用层面的开发工作。

John Turek：“混血系统”是历史的必然，软件和硬件同等复杂和重要

     Turek博士介绍说，“这样的‘混血系统’是历史的必然，最大的挑战是在不同的行业我们要用不同的编程模式来应对应用编程的需要，Rapidmind就是这样一个工具。我们会把更多的工具放到我们的工具包里，提供更完整的解决方案，帮助大家把更多的应用移植到我们平台上。我们正在建造两个框架(framework)，一个是DLC，另一个ALF是在中国开发的。”

     Guernsey博士也指出，目前在Cell处理器上开发应用确实要花很多功夫，但这是值得的。他介绍说，在应用开发上，如要更快地把应用迁移过来的话，IBM有一些合作伙伴能开放一些加速应用迁移的工具。但他强调说：“如果要把Cell的性能发挥得淋漓尽致的话，你就可以用一个比较原始的方法来编程，把编程的每一种技能都用上。”

     不过，在如何充分发挥Cell处理器性能的问题上，从事硬件的Guernsey博士和从事软件的Turek观点不一样，Guernsey博士认为需要原始编程方法，而Turek则看好高级语言。Turek博士表示：“我认为这样的框架对于性能是有帮助的，能够提升芯片的性能。我们在开始有计算机的时候，我们唯一编程的方法就是机器语言，那个时候我们认为不用机器语言就不能使机器处理更快，也就是说我不能用高级语言作高性能计算。我们后来发现当应用越来越大的时候，用高级的编程语言能够更加有效把任务变成一个可执行的应用，而且比用机器语言所编译出来的更快。”

     他举例说，我们有好几个案例是使用ALF框架开发的，我们发现用ALF编译的东西运行更快，不过这不是一个通用的情况，是几个特殊的例子。可是我很乐观地相信，当框架越来越完善的时候，它能够将我们应用快速部署在芯片上。这两个框架未来不仅仅能够在Cell芯片上应用，也能在“混血”系统上发挥功效，所以我们现在的工作就是建设这个框架，确认这个框架能够有效的使用。

      三、Cell处理器的路线图和应用方向

      研讨会上，IBM还简介了Cell处理器的路线图，从目前的90纳米产品到65纳米和45纳米产品。IBM将在2010年推出45纳米SOI工艺的Cell处理器，它将集成2个PowerPC核和32个协处理器，性能超过1TFLOPS(相当于每秒钟完成1万亿次浮点运算)。

     为了简化客户开发工作，除了芯片路线图外，IBM也有软件和工具路线图。即在发布每一代Cell处理器的同时，也会发布新的工具包。特别值得关注的是，除了持续提升高性能Cell处理器的性能外，IBM还将在未来2年内发布65纳米工艺的低功耗版本Cell处理器。不过，IBM没有透露具体情况。

     由于Cell处理器的超强计算能力，它可以用作特定应用加速器或任务/功能卸载(function offload)，具体包括四大类应用：一是游戏机，如索尼PS3；二是高性能嵌入式应用，发挥类似高性能DSP或FPGA的作用；三是大型系统(larger system)，如影像获取、识别和追踪等；四是高性能计算机(HPC)和工业应用，如IBM刀片系统/超级计算机。

     Guernsey博士介绍说，与POWER等通用芯片不同的是，Cell是专用芯片，它们可以一起搭建不同的平台，各司其职。例如，如果要检查一条生产线，从生产线的图像中找出问题所在，Cell的能力比POWER强很多，但是当把数据取出来进行分析处理的时候，Cell就不如POWER了，这个时候就应该让POWER作数据处理的工作，另外的例子就是数字视频监控。所以很多时候需要两种不同芯片协作才能最有效地完成用户的要求的。

    “如何让处理器能够在60w的功耗下达到520 GFLOPS的性能？Cell可以做到”，IBM的Oliver Retting总结说：“Cell处理器比CPU更有效率，比GPU(图像处理器)的可编程性更好”。

TLM1550-HP AA尺寸锂电池，具备4.0V 2W能量的单粒电池，专为军用与航天应用而设计，如声纳浮标、无人值守传感器、UAV(无人驾驶飞机)、监听设备、地雷、武器瞄准器、跟踪器、夜视器、热视器、EPIRBs(无线定位讯号弹)，以及远程 传感设备。功能包括在室温环境下自放电率低于每年3%，最大连续负载电流5A、脉冲处理能力高达15A电流。工作温度范围为-40°至85°C。电池电解液无毒、无压，阳极材料比其它锂电池更稳定，安全性特别高。


                   Tadiran TLH系列电池可在高达125°C提供3.6V电压

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德国研究人员近日表示，一种可以适应不同物理位置的行走机器人将可以帮助科学家理解人类如何行走的奥秘，在将来的某一天，它甚至能提高针对脊髓和其它伤病的治疗水平。

据它的发明者表示，这个名为RunBot的30厘米高机器人之前只能在平地上行走，遇到斜坡就会翻倒。但研究人员指出，自从采用了一个红外眼之后，这个机器人现在已经可以探测到前方的斜坡，并在4～5次尝试之后调整自己的步伐，通过斜坡。

在学会直立行走之前，这个机器人总是不断跌倒，但它每秒可迈出3～4步长，比普通人类每秒1.5～2.5的步长要快。参与RunBot设计的德国哥廷根大学研究人员Florentin Woergoetter表示：“它还在试用过程中，不断从失败中吸取经验。”

“它需要摔倒4～5次才能学会这样行走。”Woergoetter在《计算生物学》杂志上发表了自己的研究成果，并把RunBot这一学习过程比作一个小孩学习行走。和人类一样，RunBot在直立行走时会稍稍前倾，步伐会更短一些。

这种机器人的关键部分在于其“大脑”，它的红外眼和控制电路相连，控制电路会在需要的时候引导它改变步法。

之前的研究显示，人体内的动力控制系统包含了多个层级，肌肉和脊髓之间的交互作用主要取决于其本身，直至需要大脑来进行更高级别的控制。

Woergoetter表示，这一关系可以解释为什么有些瘫痪患者在踩脚踏车时腿可以动，却无法站立起来行走。这也是他们研究的核心之处。他还指出，通过研究机器人来进一步了解人体各个不同部分如何在行走时互相协作，对于改进人体卫生保健有着实质性的作用。

它不仅能让人们设计出更好的假肢修补方法，还能帮助临床医学专家和病人齐心协力治疗病人的脊髓和其它重病，使之重新恢复运动能力。

Woergoetter表示：“这一机器人就是人类直立行走的一个模型，将帮助我们进一步理解人类直立行走的奥秘，带来更好的治疗方法。”

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      科学家们解释道，这些通常用作自动开关的晶体管可以达到30GHz的截止频率。2006年这个小组报道的以前的纪录现在已被提高了三倍。这为要求高工作频率的主流应用呈现出了新的前景。这些研究人员来自电子、微电子和纳米技术协会(IEMN/CNRS，Lille 1和Valenciennes大学，以及ISEN协会)和法国原子能研究单位(CEA)的固态物理学部。

      作为由国家研究局支持的国家纳米科学和纳米技术计划(PNANO HF-CNT)的一部分，IEMN和CEA的研究人员采用了介电泳技术，以便获得大量排列的纳米管的均衡沉积。

      研究人员断定，所采用的工艺可以在室温下进行，这也使得这种工艺可以采用玻璃和塑料等其它便宜的基板。

From:http://www.industrialcontrols.eetchina.com/ART_8800471964_2500005_NT_a07c4653.HTM?1000013333&8800471964&click_from=1000013333,8828287298,2007-07-13,ICCOL,EENEWS

     新华社耶路撒冷7月2日电：以色列人已造出世界最小机器人，可进入人体血管，将药物送达靶区。该机器人直径1mm，长4mm，其体形是目前世界上最小的，由以色列工学院等几个科研机构的科学家共同研发；据称，它在血管中的运动是“爬行”而不是游泳，好处是在血管内更容易被控制，同时，它还带有机械手，可抓住血管内壁从而可以经受住血流的冲击而不断前行。该机器人并不带电池等动力，其动力来源于外部磁场激发的振动，故其在人体内可长时间受外部控制无时限运行；其明显的用途就是外科微创手术和作为运送药物到体内靶区的运送工具；可以预测其应用前景可观，不亚于“胶囊胃镜”，只是比其用途更多。我们将拭目以待！

    摘自《科技日报》2007-07-02 第二版

2008年，美国当局将要推行一种全新入境措施：即将在入境口岸扫描外国旅客所有手指的指纹，实施十指指纹扫描，以核对其身份是否与恐怖分子有关，而美国大使馆预计将于今年底前开始对赴美国非移民签证申请人实行双手十指指纹扫描。此举将会在全球掀起十指指纹扫描风潮，预计一些欧洲国家也会效仿。这一浪潮将推动对更高性能CMOS图像传感器的需求。

“十指指纹扫描将需要新一代的CMOS图像传感器，目前针对消费电子的CMOS传感器不能用于十指指纹扫描机。”Cypress亚太区影像感应器部业务拓展经经理陈子良对《国际电子商情》记者说道。

他解释，由于十指指纹扫描需要同时扫描除大姆指外的四个指纹，这需要CMOS传感器做到以下几点：

首先，不仅像素要高，而且还要像素尺寸足够大。“像素尺寸不同于像素大小。对于后者，目前在消费电子中已可做到1G以上的像素，但是，这些针对消费电子设计的CMOS图像传感器通常在像素尺寸上都会做得很小，因为要满足消费电子的小尺寸要求。”陈子良指出。因此，一定要是针对此类工业应用设计的具有大像素尺寸的CMOS传感器才能适用于十指指纹扫描。比如Cypress的IBIS4-A-6600，不仅具有660万像素，而且其像素尺寸达3.5um，“而一般消费电子中采用的CMOS传感器像素尺寸仅为1-2um。”他说道。

其次，CMOS传感器要具有很大的动态范围和灵敏度。“动态范围越大，表示传感器越能应对强烈光线。IBIS4-A-6600动态范围达60dB，而通过二次曝光可达90dB。一般消费电子用的CMOS传感器动态范围仅有40dB。”陈子良对解释道。至于灵敏度，IBIS4-A-6600可达4.83V/Lus.s，而一般消费电子用的CMOS传感器仅为1-2V/Lus.s。

再者，CMOS传感器还需要有灵活的读出方式，比如高帧频预览、对感兴趣的部分进行放大等。

当然，十指指纹扫描还对后端的处理技术提出了更高的要求，因为需要进行更大量的数据处理。“目前用户中采用FPGA来进行后端图形处理的较多。因为FPGA比DSP更灵活，用户有更大的空间。”陈子良对《国际电子商情》记者说道。

他进一步对《国际电子商情》记者表示，十指指纹扫描不仅只会用于海关，还会用于公安机关，甚至是下一代身份证，有些国家的身份证正在考虑集成十指指纹扫描。这一市场的前景非常广阔。

更进一步，在十指指纹扫描成功应用后，已有对全手掌扫描(10指指纹+掌纹)提出需求。这会挑战更高性能的CMOS图像传感器。Cypress的IBIS4-1400传感器具有13.85MP像素，且像素尺寸更是达8um，能满足未来对全手掌的扫描需求。

陈子良称，除十指与掌纹扫描外，也有采用指纹+静脉扫描的。静脉扫描是在红外线的背景下扫描，因此要求CMOS图像传感器有近红外线功能，Cypress的IBIS5系列具有此项功能。

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与先前的名单相比较，部分公司已从这个知名的“The Silicon 60”排行榜上消失，消失的原因多种多样，或是因为已经被收购，或是因为已经上市；或是因为增长快速而不再是初创公司。当然，随着这些公司发展日趋成熟，其它一些新兴初创公司则借助EE Times进入了最新排名。

在6.0版EE Times 60家新兴新创公司榜中，编辑通过一个复杂的标准对众多新创公司进行选择：技术、目标市场、成熟度、财务状况和投资概况。

Silicon 60榜单中的新创公司涵盖众多领域：半导体芯片、内存、MEMS、EDA软件、代工制造、半导体生产设备、封装和材料。

以下是这次入围的几家中国概念面公司的简单介绍：

1、硅谷数模半导体(Analogix Semiconductor)在硅谷和北京都有分公司，该公司推出的物理层收发器芯片在铜线上达到25-Gbit/s的数据速率。

2、上海凯明信息科技股份有限公司(COMMIT Incorporated)在德州仪器、诺基亚、LG Electronics和众多的中国机构的支持下于2002年2月成立，是一家提供TD-SCDMA终端芯片组的无工厂芯片公司。

3、锐迪科微电子(上海)有限公司(RDA Microelectronics)成立于2004年，致力于成为中国的顶级设计公司。RDA获得私人直接投资公司Warburg Pincus的1500万美元投资，为手机应用开发出全CMOS RF收发器。

4、T3G Technology(天碁科技)是给TD-SCDMA 3G移动通信标准开发芯片组的无工厂芯片公司。该公司得到皇家飞利浦电子公司(Royal Philips Electronics)、大唐移动、摩托罗拉和三星电子的支持。

5、芯原股份有限公司(VeriSilicon Holdings Co. Ltd. )是一家无工厂ASIC设计代工厂，致力于提供包括制造、封装、测试和运送(delivery)在内的半导体IP、设计服务和委托制造服务(turnkey service)。

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2000美元的人工大脑：飞速前进的研究工作

雨果被称为“人工智能领域的霍金”，世界仅有的4个人工智能机器均出自雨果之手。人工智能机器并非电脑，雨果的工作是用“基因算法”设计神经网络，也就是“生产大脑”。他的“CBM”大脑制造机器可以在几秒钟内进化成一个神经网络，可以处理将近1亿个人工神经元。它的计算能力相当于一万台个人电脑。在2000年，人工大脑就可以控制“小猫机器人”的数百个行为能力。

制作人工大脑的研究现在发展得很快，上个世纪制造人工大脑需要数十万美元，而现在做这个工作只需要两千美金。雨果说要感谢“摩尔定律”，因为它降低了研究成本，使他可以进行“便宜的大脑制造”。

人工大脑：超越人类是时间问题

雨果认为，“人工大脑”迟早会超过人类。人脑的转换能力是10的16次方/秒，而人工智能机器的运算速度高达10的40次方/秒，是人脑水平的10的24次方倍。“那时候他们对待人类可能就像拍死一个蚊子这么简单。”雨果预测，人工大脑并不会立即控制人类，此前还会有一段与人类“和平相处”的时期。这一时期它不断接近但尚未超越人的智力水平，因此“聊天机器人”、“家务机器人”、“伴侣机器人”将使人类的生活充满乐趣。但这样的美景并不会长久，人工大脑的继续发展将使人类面临灾难。

在灾难来临前，所有的人类将分为三派:宇宙主义者(主张发展人工智能的人)、地球主义者(反对发展人工智能的人)和人工智能控制论者(将自己改造成机器人的人)。也许在人工大脑对付人类之前，这三类人会先展开人类内部的斗争。

“这不是天方夜谭，一切变为现实只是时间问题，也许你的孙子一代就将经历这样的事情。”雨果说，早在2000年，他就打响了“人工智能战争史上的第一枪”，他用一支玩具手枪将人工智能芯片打入了控制论学者凯文·沃里克博士体内。依靠这枚芯片，沃里克博士无需张口说话就能与自己的妻子进行意识交流。

“从内心深处说，我是一个宇宙主义者，因为如果有能力而不去做，对一个科学家来说是痛苦的。但我又非常矛盾，因为我不希望自己所做的一切最终毁灭人类。”在雨果眼中，人工大脑研究无疑是极具诱惑力的，因为它可以使人造胚胎、飞秒开关、一进制等科学理想成为现实。但雨果对人类的未来却是悲观的:“我们是在制造上帝还是在制造我们潜在的终结者？科技前进的脚步是挡不住的，也许我们只能期望，人工大脑最终能放弃地球去更广阔的宇宙，让人类在这里继续自由生存。”

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