MAX78002GXE+

Analog Devices / Maxim Integrated
700-MAX78002GXE+
MAX78002GXE+

Ürt.:

Açıklama:
ARM Mikrodenetleyiciler - MCU ARM M4F w/ 2MB Weight CNN Accelerator, C

ECAD Modeli:
Bu dosyayı ECAD Aracınız için dönüştürmek için ücretsiz Library Loader dosyasını indirin. ECAD Model hakkında daha fazla bilgi edinin.

Stokta Var: 101

Stok:
101 Hemen Gönderilebilir
Fabrika Teslim Süresi:
10 Hafta Gösterilenden daha büyük miktarlar için fabrikada tahmini üretim süresi.
101'dan büyük miktarlar minimum sipariş gerekliliklerine tabi olacaktır.
Minimum: 1   Çoklu: 1
Birim Fiyat:
-,-- €
Toplam Fiyat:
-,-- €
Tahmini Gümrük Vergisi:
Bu Ürün ÜCRETSİZ Gönderilir

Fiyatlandırma (EUR)

Miktar Birim Fiyat
Toplam Fiyat
71,38 € 71,38 €
59,32 € 593,20 €
56,47 € 1.411,75 €
53,03 € 5.303,00 €
51,44 € 9.722,16 €

Ürün Niteliği Öznitelik Değeri Özellik Seçin
Analog Devices Inc.
Ürün Kategorisi: ARM Mikrodenetleyiciler - MCU
RoHS:  
SMD/SMT
CSBGA-144
ARM Cortex M4F
2.5 MB
32 bit
120 MHz
60 I/O
384 kB
2.85 V
3.6 V
- 40 C
+ 105 C
Tray
Analog Besleme Voltajı: 1.71 V to 1.89 V
Marka: Analog Devices / Maxim Integrated
Veri RAM Tipi: SRAM
Veri ROM Boyutu: 64 kB
Veri ROM Tipi: ROM
Arayüz Türü: I2S, SDIO
Zamanlayıcı/Sayaç Sayısı: 3 Timer
İşletim Besleme Voltajı: 2.85 V to 3.6 V
İşlemci Serisi: MAX78002
Ürün: MCUs
Ürün Tipi: ARM Microcontrollers - MCU
Program Bellek Türü: Flash
Fabrika Paket Miktarı: 189
Alt kategori:: Microcontrollers - MCU
Güvenlik Zamanlayıcısı: Watchdog Timer
Bulunan ürünler:
Benzer ürünleri göstermek için en az bir onay kutusu seçin
Bu kategorideki benzer ürünleri göstermek için yukarıda en az bir onay kutusu seçin.
Seçilen özellikler: 0

Bu işlev için JavaScript'in etkinleştirilmesi gerekir.

CAHTS:
8542310000
USHTS:
8542310025
TARIC:
8542319000
ECCN:
5A992.C

MAX78002 Artificial Intelligence Microcontrollers

Analog Devices MAX78002 Artificial Intelligence Microcontrollers are AI microcontrollers that enable neural networks. The Analog Devices MAX78002 can execute at ultra-low power and live at the edge of the IoT. The devices combine energy-efficient AI processing with ultra-low-power microcontrollers. This hardware-based CNN accelerator enables battery-powered applications to execute AI inferences while expending only millijoules of energy.