| Spesifikasi XCZU5EG-2FBVB900E | |
|---|---|
| Status | Aktif |
| Seri | Zynq?UltraScale+?MPSoC EG |
| Kemasan | Baki |
| Pemasok | AMD |
| Arsitektur | Mikrokontroler, FPGA |
| Prosesor Inti | Quad ARM Cortex-A53 MPCore dengan CoreSight, Dual ARMCortex-R5 dengan CoreSight, ARM Mali-400 MP2 |
| Ukuran Lampu Kilat | – |
| Ukuran RAM | 256 KB |
| Periferal | DMA, WDT |
| Konektivitas | CANbus, EBI/EMI, Ethernet, IC, MMC/SD/SDIO, SPI, UART/USART, USB OTG |
| Kecepatan | 533MHz, 600MHz, 1,3GHz |
| Atribut Utama | ZynqUltraScale+ FPGA, 256K+ Sel Logika |
| Suhu Operasional | 0C ~ 100C (Suhu Rata-rata) |
| Paket / Kotak | 900-BBGA, FCBGA |
| Paket Perangkat Pemasok | 900-FCBGA (31×31) |
Aplikasi
XCZU5EG-2FBVB900E ideal untuk lingkungan komputasi berkinerja tinggi seperti server cloud, pusat data, dan sistem pelatihan AI. Produk ini mendukung aplikasi yang memerlukan pemrosesan data berkecepatan tinggi dan tugas komputasi paralel berskala besar. Parameter teknis utamanya meliputi suhu pengoperasian mulai dari -40°C hingga +85°C.
Keunggulan Utama
1. Kecepatan clock tinggi hingga 600 MHz
2. Arsitektur multi-inti yang canggih
3. Konsumsi daya rendah per inti
4. Kepatuhan terhadap berbagai sertifikasi industri
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Q1: Berapa suhu operasi maksimum yang didukung oleh XCZU5EG-2FBVB900E?
A1: XCZU5EG-2FBVB900E beroperasi dalam kisaran suhu -40 derajat Celcius hingga +85 derajat Celcius.
Q2: Dapatkah XCZU5EG-2FBVB900E digunakan di lingkungan dengan tingkat kelembapan yang bervariasi?
A2: Ya, dapat beroperasi efektif di lingkungan dengan tingkat kelembaban relatif hingga 95% non-kondensasi.
Q3: Dalam skenario spesifik mana XCZU5EG-2FBVB900E akan paling bermanfaat?
A3: XCZU5EG-2FBVB900E sangat bermanfaat dalam skenario yang melibatkan analisis data waktu nyata, pelatihan model pembelajaran mesin, dan sistem perdagangan frekuensi tinggi karena kinerjanya yang tinggi dan konsumsi daya yang rendah.
Istilah pencarian orang lain
– Solusi komputasi berkinerja tinggi
– Optimasi server cloud
– Komputasi paralel skala besar
– Komponen sistem pelatihan AI
– Perangkat keras komputasi hemat energi
English 
Russian 
Polish 
Indonesian 
Japanese