| Specyfikacja XC5VFX130T-1FFG1738I | |
|---|---|
| Status | Aktywny |
| Szereg | Virtex-5 FXT |
| Pakiet | Taca |
| Dostawca | AMD |
| Programowalny klucz Digi-Key | Nie zweryfikowano |
| Liczba LAB/CLB | 10240 |
| Liczba elementów/komórek logicznych | 131072 |
| Całkowita ilość bitów pamięci RAM | 10985472 |
| Liczba wejść/wyjść | 840 |
| Liczba bramek | – |
| Napięcie – Zasilanie | 0,95 V ~ 1,05 V |
| Typ montażu | Montaż powierzchniowy |
| Temperatura pracy | -40C ~ 100C (TJ) |
| Opakowanie / Obudowa | 1738-BBGA, FCBGA |
| Pakiet urządzeń dostawcy | 1738-FCBGA (42,5×42,5) |
Aplikacje
XC5VFX130T-1FFG1738I idealnie nadaje się do wysokowydajnych zadań obliczeniowych, takich jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie i aplikacje sztucznej inteligencji. Doskonale sprawdza się w systemach wbudowanych dzięki niewielkim rozmiarom i niskiemu zużyciu energii. Ponadto obsługuje różne protokoły komunikacyjne, dzięki czemu nadaje się do zastosowań sieciowych.
Główne zalety
1. Zakres temperatury roboczej: -40°C do +85°C
2. Unikalna cecha architektury: Zaawansowane możliwości przetwarzania równoległego
3. Wydajność energetyczna: 1,5 W przy maksymalnym obciążeniu
4. Normy certyfikacji: CE, FCC, RoHS
Często zadawane pytania
P1: Jaki jest maksymalny zakres temperatur pracy XC5VFX130T-1FFG1738I?
A1: Maksymalny zakres temperatur pracy XC5VFX130T-1FFG1738I wynosi od -40°C do +85°C.
P2: Czy XC5VFX130T-1FFG1738I może być używany w systemach wbudowanych?
A2: Tak, XC5VFX130T-1FFG1738I został zaprojektowany specjalnie dla systemów wbudowanych ze względu na jego kompaktowy rozmiar i wydajne funkcje zarządzania energią.
P3: W jakich konkretnych scenariuszach można wykorzystać XC5VFX130T-1FFG1738I?
A3: XC5VFX130T-1FFG1738I może być wykorzystywany w scenariuszach wymagających wysokiej wydajności obliczeniowej, takich jak modele treningowe AI, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i zaawansowana analityka w urządzeniach IoT.
Terminy wyszukiwania innych osób
– Rozwiązania w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności
– Komponenty systemów wbudowanych
– Akceleratory uczenia maszynowego
- Sprzęt do głębokiego uczenia
- Układy FPGA o niskim poborze mocy
English 
Russian 
Polish 
Indonesian 
Japanese