Specyfikacja XC7VX485T-L2FFG1761E | |
---|---|
Status | Aktywny |
Szereg | Virtex-7 XT |
Pakiet | Taca |
Napięcie – Zasilanie | 0,97 V ~ 1,03 V |
Typ montażu | Montaż powierzchniowy |
Temperatura pracy | 0°C ~ 100°C (TJ) |
Opakowanie / Obudowa | 1760-BBGA, FCBGA |
Pakiet urządzeń dostawcy | 1761-FCBGA (42,5×42,5) |
Liczba LAB/CLB | 37950 |
Liczba elementów/komórek logicznych | 485760 |
Całkowita ilość bitów pamięci RAM | 37969920 |
Liczba wejść/wyjść | 700 |
Aplikacje
XC7VX485T-L2FFG1761E jest idealny do środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania. Doskonale sprawdza się w takich zastosowaniach jak szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, analiza dużych zbiorów danych i usługi przetwarzania w chmurze. Urządzenie to działa w szerokim zakresie temperatur od -40°C do +85°C, zapewniając niezawodność w różnych warunkach środowiskowych.
Główne zalety
1. Wysoka częstotliwość taktowania do 300 MHz, umożliwiająca szybsze przetwarzanie danych.
2. Zaawansowany interfejs pamięci obsługujący DDR4 z prędkością do 2666 MT/s.
3. Energooszczędna konstrukcja z optymalizacją zużycia energii pod kątem dłuższej pracy.
4. Spełnia rygorystyczne standardy certyfikacji przemysłowej, w tym zgodność z CE, FCC i RoHS.
Często zadawane pytania
P1: Czy to urządzenie może być używane w ekstremalnych temperaturach?
A1: Tak, może skutecznie działać w temperaturach od -40°C do +85°C, dzięki czemu nadaje się do pracy w trudnych warunkach.
Q2: Jakie interfejsy pamięci są obsługiwane przez to urządzenie?
A2: XC7VX485T-L2FFG1761E obsługuje interfejsy pamięci DDR4 o prędkości do 2666 MT/s.
P3: W jakich branżach urządzenie to jest powszechnie używane?
A3: Powszechnie stosowane w branżach takich jak telekomunikacja, motoryzacja i lotnictwo ze względu na ich solidną wydajność i energooszczędność.
Terminy wyszukiwania innych osób
– Rozwiązania do przetwarzania o dużej prędkości
- Interfejsy pamięci klasy przemysłowej
– Energooszczędne urządzenia komputerowe
– Praca w szerokim zakresie temperatur
- Akceleratory sprzętowe AI i uczenia maszynowego