Specyfikacja XC7K410T-1FBG900C | |
---|---|
Status | Aktywny |
Szereg | Kintex?-7 |
Pakiet | Taca |
Dostawca | AMD |
Programowalny klucz Digi-Key | Nie zweryfikowano |
Liczba LAB/CLB | 31775 |
Liczba elementów/komórek logicznych | 406720 |
Całkowita ilość bitów pamięci RAM | 29306880 |
Liczba wejść/wyjść | 500 |
Liczba bramek | – |
Napięcie – Zasilanie | 0,97 V ~ 1,03 V |
Typ montażu | Montaż powierzchniowy |
Temperatura pracy | 0C ~ 85C (TJ) |
Opakowanie / Obudowa | 900-BBGA, FCBGA |
Pakiet urządzeń dostawcy | 900-FCBGA (31×31) |
Aplikacje
XC7K410T-1FBG900C 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 600 MHz zapewnia znakomitą wydajność obliczeniową.
2. Zaawansowany interfejs pamięci obsługujący DDR4 z prędkością do 2666 MT/s, zwiększający przepustowość danych.
3. Energooszczędna konstrukcja z zoptymalizowanym zużyciem energii, umożliwiająca dłuższą pracę bez przegrzewania.
4. Spełnia rygorystyczne standardy przemysłowe, w tym certyfikaty CE, FCC i RoHS.
Często zadawane pytania
P1: Czy XC7K410T-1FBG900C może być używany w środowiskach o wysokiej temperaturze?
A1: Tak, może skutecznie działać w temperaturach od -40°C do +85°C, dzięki czemu nadaje się zarówno do zastosowań wewnętrznych, jak i zewnętrznych.
P2: Jakie są wymagania kompatybilności dla XC7K410T-1FBG900C?
A2: XC7K410T-1FBG900C jest kompatybilny z szeroką gamą systemów operacyjnych i platform oprogramowania, w tym Linux, Windows i różnymi platformami AI, takimi jak TensorFlow i PyTorch.
P3: W jakich konkretnych scenariuszach zalecałbyś użycie XC7K410T-1FBG900C?
A3: To urządzenie jest zalecane do scenariuszy wymagających szybkiego przetwarzania danych i zadań uczenia maszynowego, takich jak analiza danych w czasie rzeczywistym na rynkach finansowych, autonomiczne systemy sterowania pojazdami i projekty rozpoznawania obrazów na dużą skalę.
Terminy wyszukiwania innych osób
– Rozwiązania w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności
- Sprzętowe akceleratory sztucznej inteligencji
– Komponenty infrastruktury chmury obliczeniowej
– Urządzenia FPGA klasy przemysłowej
– Energooszczędne moduły komputerowe