Spesifikasi XC7VX330T-3FFG1157E | |
---|---|
Status | Aktif |
Seri | Virtex?-7 XT |
Kemasan | Baki |
Pemasok | AMD |
Digi-Key yang Dapat Diprogram | Belum Terverifikasi |
Jumlah LAB/CLB | 25500 |
Jumlah Elemen/Sel Logika | 326400 |
Jumlah Bit RAM | 27648000 |
Jumlah I/O | 600 |
Jumlah Gerbang | – |
Tegangan – Pasokan | 0.97V ~ 1.03V |
Jenis Pemasangan | Pemasangan Permukaan |
Suhu Operasional | 0C ~ 100C (Suhu Rata-rata) |
Paket / Kotak | 1156-BBGA, FCBGA |
Paket Perangkat Pemasok | 1157-FCBGA (35×35) |
Aplikasi
XC7VX330T-3FFG1157E sangat ideal untuk lingkungan komputasi berkinerja tinggi karena kemampuan pemrosesannya yang kuat. Perangkat ini unggul dalam berbagai bidang seperti pelatihan kecerdasan buatan, analisis data besar, dan simulasi ilmiah. Perangkat ini beroperasi dalam rentang suhu yang luas dari -40¡ãC hingga +85¡ãC, sehingga cocok untuk berbagai pengaturan industri.
Keunggulan Utama
1. Kecepatan clock tinggi hingga 600 MHz, memungkinkan tugas pemrosesan yang lebih cepat.
2. Antarmuka memori tingkat lanjut yang mendukung RAM DDR4 untuk meningkatkan throughput data.
3. Konsumsi daya yang rendah per gigaflop, mengurangi biaya operasional secara signifikan.
4. Kepatuhan terhadap berbagai sertifikasi industri yang menjamin keandalan dan keamanan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
T1: Dapatkah perangkat ini menangani model pembelajaran mendalam?
A1: Ya, XC7VX330T-3FFG1157E mendukung kerangka kerja pembelajaran yang mendalam dan dapat memproses jaringan saraf yang besar secara efisien.
Q2: Apakah perangkat ini kompatibel dengan sistem lama?
A2: Perangkat mempertahankan kompatibilitas mundur dengan versi perangkat lunak yang lebih lama, tetapi memerlukan driver yang diperbarui untuk kinerja optimal.
T3: Dalam skenario spesifik apa yang Anda rekomendasikan untuk menggunakan XC7VX330T-3FFG1157E ini?
A3: Perangkat ini direkomendasikan untuk layanan AI berbasis cloud, komputasi edge pada perangkat IoT, dan aplikasi enkripsi data berkecepatan tinggi.
Istilah pencarian orang lain
– Solusi komputasi berkinerja tinggi
- Perangkat keras kecerdasan buatan
- Akselerator simulasi ilmiah
– Dukungan memori DDR4 di FPGA
- FPGA berdaya rendah untuk AI