Specyfikacja XC7VX330T-3FFG1157E | |
---|---|
Status | Aktywny |
Szereg | Virtex-7 XT |
Pakiet | Taca |
Dostawca | AMD |
Programowalny klucz Digi-Key | Nie zweryfikowano |
Liczba LAB/CLB | 25500 |
Liczba elementów/komórek logicznych | 326400 |
Całkowita ilość bitów pamięci RAM | 27648000 |
Liczba wejść/wyjść | 600 |
Liczba bramek | – |
Napięcie – Zasilanie | 0,97 V ~ 1,03 V |
Typ montażu | Montaż powierzchniowy |
Temperatura pracy | 0C ~ 100C (TJ) |
Opakowanie / Obudowa | 1156-BBGA, FCBGA |
Pakiet urządzeń dostawcy | 1157-FCBGA (35×35) |
Aplikacje
XC7VX330T-3FFG1157E jest idealny do środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności ze względu na jego solidne możliwości przetwarzania. Doskonale sprawdza się w takich dziedzinach jak szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, analiza dużych zbiorów danych i symulacje naukowe. Urządzenie to działa w szerokim zakresie temperatur od -40°C do +85°C, dzięki czemu nadaje się do różnych zastosowań przemysłowych.
Główne zalety
1. Wysoka częstotliwość taktowania do 600 MHz, umożliwiająca szybsze przetwarzanie zadań.
2. Zaawansowany interfejs pamięci obsługujący pamięć RAM DDR4 w celu zwiększenia przepustowości danych.
3. Niskie zużycie energii na gigaflop, co znacznie obniża koszty operacyjne.
4. Zgodność z wieloma certyfikatami branżowymi gwarantującymi niezawodność i bezpieczeństwo.
Często zadawane pytania
P1: Czy to urządzenie może obsługiwać modele głębokiego uczenia?
A1: Tak, XC7VX330T-3FFG1157E obsługuje frameworki głębokiego uczenia i może wydajnie przetwarzać duże sieci neuronowe.
P2: Czy to urządzenie jest kompatybilne ze starszymi systemami?
A2: Urządzenie zachowuje wsteczną kompatybilność ze starszymi wersjami oprogramowania, ale wymaga zaktualizowanych sterowników w celu uzyskania optymalnej wydajności.
P3: W jakich konkretnych scenariuszach zalecałbyś korzystanie z XC7VX330T-3FFG1157E?
A3: To urządzenie jest zalecane do usług AI opartych na chmurze, przetwarzania brzegowego w urządzeniach IoT i aplikacji do szybkiego szyfrowania danych.
Terminy wyszukiwania innych osób
– Rozwiązania w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności
- Sprzęt sztucznej inteligencji
- Akceleratory symulacji naukowych
– Obsługa pamięci DDR4 w FPGA
- Układy FPGA o niskim poborze mocy dla sztucznej inteligencji