5CSEBA4U19C8N

Этот SoC построен на Dual ARM? Кортекс?-A9 MPCore? с CoreSight? основной процессор(ы).

Есть Dual ARM? Кортекс?-A9 MPCore? с CoreSight? Основные процессоры в этом SoC. Производитель включил эту систему в чип с пакетом 484-FBGA в соответствии со спецификациями производителя. Реализация этого чипа SoC с выражением ОЗУ 64 КБ обеспечивает достаточную производительность для пользователей. Внутренняя архитектура этой конструкции SoC использует MCU и технологию FPGA. Циклон? V SE — это название серии этой системы на чипе SoC. Это значение SoC должно иметь среднюю температуру 0°C ~ 85°C TJ. Важное замечание, что эта система безопасности SoC сочетает в себе FPGA — 40 000 логических элементов. Размещена в современном лотке. Эта часть SoC содержит в общей сложности MCU — 151, FPGA — 66 входов/выходов в общей сложности. В идеале для источника питания напряжением следует использовать напряжение 1,1 В. В беспроводных устройствах SoC напряжение выше 1,13 В считается небезопасным. Как минимум, источник питания системы SoC на кристалле должен иметь реконфигурируемую мощность 1,07 ВА. ПОЛЕВАЯ ПРОГРАММИРУЕМАЯ ВОРОТНАЯ МАССИВ может использоваться для различных целей проектирования. Всего имеется 484 оконечных разъема, поэтому кристаллическая система действительно в этом помогает. Как и другие высококачественные программируемые устройства пользователя. Подойдет вентильная матрица, это выдающаяся система на чипе. Существует возможность иметь 66 выходов на этом чипе SoC. Для этой системы на чипе SoC вообще требуется питание 1.11.2/3.32.5 В. На чипе SoC доступно 66 входов. В логической системе на чипах содержится 40000 логических ячеек.

Двойной ARM? Кортекс?-A9 MPCore? с CoreSight? процессор.

64 КБ ОЗУ.
Построен на микроконтроллере, FPGA.

там много интела

5CSEBA4U19C8N Приложения системы на кристалле (SoC).

• Модуль управления сервоприводом
• Клавиатура
• Струнный инвертор
• Промышленный робот
• РУКА
• Центральная сигнализация
• Центральная сигнализация
• Цифровая обработка сигналов
• Торговые автоматы
• Эффективное оборудование для обучения нейронных сетей