Технические характеристики XCZU5EG-2FBVB900E | |
---|---|
Статус | Активный |
Ряд | Zynq? UltraScale+? MPSoC EG |
Упаковка | Поднос |
Поставщик | АМД |
Архитектура | Микроконтроллер, ПЛИС |
Основной процессор | Четырехъядерный ARM Cortex-A53 MPCore с CoreSight, два ARMCortex-R5 с CoreSight, ARM Mali-400 MP2 |
Размер вспышки | – |
Размер оперативной памяти | 256КБ |
Периферийные устройства | ДМА, ВДТ |
Связность | CANbus, EBI/EMI, Ethernet, IC, MMC/SD/SDIO, SPI, UART/USART, USB OTG |
Скорость | 533МГц, 600МГц, 1,3ГГц |
Основные атрибуты | ZynqUltraScale+ FPGA, 256K+ логических ячеек |
Рабочая температура | 0С ~ 100С (ТДж) |
Упаковка / Кейс | 900-BBGA, FCBGA |
Пакет устройств поставщика | 900-FCBGA (31×31) |
Приложения
XCZU5EG-2FBVB900E идеально подходит для высокопроизводительных вычислительных сред, таких как облачные серверы, центры обработки данных и системы обучения ИИ. Он поддерживает приложения, требующие высокоскоростной обработки данных и крупномасштабных параллельных вычислительных задач. Основные технические параметры включают рабочие температуры в диапазоне от -40°C до +85°C.
Основные преимущества
1. Высокая тактовая частота до 600 МГц
2. Расширенная многоядерная архитектура
3. Низкое энергопотребление на ядро
4. Соответствие многочисленным отраслевым сертификатам
Часто задаваемые вопросы
В1: Какую максимальную рабочую температуру поддерживает XCZU5EG-2FBVB900E?
A1: XCZU5EG-2FBVB900E работает в диапазоне температур от -40°C до +85°C.
В2: Можно ли использовать XCZU5EG-2FBVB900E в условиях переменного уровня влажности?
A2: Да, он может эффективно работать в средах с относительной влажностью до 95% без конденсации.
В3: В каких конкретных сценариях XCZU5EG-2FBVB900E будет наиболее полезен?
A3: XCZU5EG-2FBVB900E особенно полезен в сценариях, включающих анализ данных в реальном времени, обучение моделей машинного обучения и высокочастотные торговые системы, благодаря своей высокой производительности и низкому энергопотреблению.
Поисковые термины других людей
– Высокопроизводительные вычислительные решения
– Оптимизация облачного сервера
– Крупномасштабные параллельные вычисления
– Компоненты системы обучения ИИ
– Энергоэффективное вычислительное оборудование