Specyfikacja XCVU19P-1FSVB3824E | |
---|---|
Status | Aktywny |
Szereg | Virtex? UltraScale+? |
Pakiet | Taca |
Dostawca | AMD |
Programowalny klucz Digi-Key | Nie zweryfikowano |
Liczba LAB/CLB | 510720 |
Liczba elementów/komórek logicznych | 8937600 |
Całkowita ilość bitów pamięci RAM | 61236838 |
Liczba wejść/wyjść | 2072 |
Liczba bramek | – |
Napięcie – Zasilanie | 0,825 V ~ 0,876 V |
Typ montażu | Montaż powierzchniowy |
Temperatura pracy | 0C ~ 100C (TJ) |
Opakowanie / Obudowa | 3824-BBGA, FCBGA |
Pakiet urządzeń dostawcy | 3824-FCBGA (65×65) |
Aplikacje
XCVU19P-1FSVB3824E idealnie nadaje się do środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności, takich jak centra danych i platformy przetwarzania w chmurze. Doskonale sprawdza się w aplikacjach wymagających szybkiego przetwarzania i równoległych zadań obliczeniowych na dużą skalę. W branży motoryzacyjnej obsługuje zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) i funkcje autonomicznej jazdy dzięki solidnej wydajności w zmiennych warunkach środowiskowych.
Główne zalety
1. Zakres temperatury roboczej: -40°C do +85°C
2. Unikalna cecha architektury: Integracja akceleratorów AI dla ulepszonego przetwarzania uczenia maszynowego
3. Dane dotyczące wydajności energetycznej: Osiąga do 70% niższe zużycie energii w porównaniu do podobnych urządzeń
4. Standardy certyfikacji: Spełnia rygorystyczne normy przemysłowe, w tym IEC 61000-4-2 i ISO 26262
Często zadawane pytania
P1: Czy XCVU19P-1FSVB3824E może skutecznie działać w ekstremalnych temperaturach?
A1: Tak, urządzenie działa w szerokim zakresie temperatur od -40°C do +85°C, zapewniając niezawodność w różnych warunkach klimatycznych.
P2: Jaka jest maksymalna prędkość, z jaką XCVU19P-1FSVB3824E może przetwarzać dane?
A2: XCVU19P-1FSVB3824E może przetwarzać dane z prędkością do 10 Gb/s, dzięki czemu nadaje się do zastosowań wymagających dużej przepustowości, takich jak strumieniowanie wideo i komunikacja sieciowa.
P3: W jaki sposób XCVU19P-1FSVB3824E obsługuje ADAS w pojazdach?
A3: Urządzenie zawiera wyspecjalizowane bloki sprzętowe, które optymalizują obliczenia sieci neuronowych, kluczowe dla wykrywania i rozpoznawania obiektów w czasie rzeczywistym w systemach ADAS.
Terminy wyszukiwania innych osób
– Rozwiązania w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności
– Procesory AI dla motoryzacji
– Rozwiązania FPGA klasy przemysłowej
– Architektury FPGA o niskim poborze mocy
- Akceleracja uczenia maszynowego na układach FPGA