Spesifikasi EK-Z7-ZC706-G | |
---|---|
Status | Usang |
Seri | Zynq?-7000 |
Kemasan | Kotak |
Pemasok | AMD |
Jenis | FPGA + SoC MCU/MPU |
Untuk Digunakan Dengan/Produk Terkait | XC7Z045 |
Platform | Kartu PCIe Zynq-7000 AP SoC ZC706 |
Isi | Papan, Kabel, Catu Daya, Aksesori |
Aplikasi
EK-Z7-ZC706-G dirancang untuk lingkungan komputasi berperforma tinggi, khususnya di pusat data dan layanan komputasi awan. Perangkat ini unggul dalam menangani tugas pemrosesan data berskala besar seperti algoritma pembelajaran mesin, analisis data besar, dan simulasi ilmiah. Perangkat ini beroperasi dalam rentang suhu yang luas dari -20°C hingga +60°C, memastikan keandalan di berbagai kondisi lingkungan.
Keunggulan Utama
1. EK-Z7-ZC706-G dilengkapi prosesor inti ganda dengan kecepatan clock hingga 3 GHz, yang menyediakan daya komputasi yang luar biasa.
2. Arsitekturnya yang unik mencakup manajemen cache tingkat lanjut yang meningkatkan kecepatan akses data secara signifikan.
3. Konsumsi daya dioptimalkan hanya pada 15 watt dalam penggunaan umum, membuatnya hemat energi.
4. Telah disertifikasi untuk memenuhi standar keselamatan dan kualitas internasional, termasuk CE dan FCC.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Q1: Dapatkah EK-Z7-ZC706-G menangani model pembelajaran mesin yang rumit?
A1: Ya, prosesor dual-core yang tangguh dan memori yang besar mendukung operasi pembelajaran mesin yang ekstensif secara efisien.
Q2: Apakah EK-Z7-ZC706-G kompatibel dengan infrastruktur yang ada?
A2: EK-Z7-ZC706-G memiliki kompatibilitas mundur dengan sebagian besar sistem saat ini, tetapi mungkin memerlukan pembaruan perangkat lunak kecil untuk kinerja optimal.
Q3: Dalam skenario spesifik apa saya akan menggunakan EK-Z7-ZC706-G?
A3: Anda dapat menggunakan EK-Z7-ZC706-G dalam skenario yang memerlukan pemrosesan data berkecepatan tinggi, seperti analisis data waktu nyata di pasar keuangan atau pemodelan prediktif dalam perawatan kesehatan.
Istilah pencarian orang lain
– Solusi komputasi berkinerja tinggi
– Prosesor dual-core untuk pusat data
– Komponen server hemat energi
– Akselerasi perangkat keras pembelajaran mesin
– Spesifikasi perangkat keras komputasi awan