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MAX78002GXE+

Name: Analog Devices Inc. MAX78002GXE+
Brand: Analog Devices / Maxim Integrated
SKU: 700-MAX78002GXE+
Price: 60.03 EUR
Availability: InStock

Bilder dienen lediglich der Veranschaulichung und sind nicht Originalgetreu
Siehe Produktspezifikationen

Mouser-Nr.:

700-MAX78002GXE+

Herst.- Nr.:

MAX78002GXE+

Herst.:

Analog Devices / Maxim Integrated

Beschreibung:

ARM Mikrocontroller - MCU ARM M4F w/ 2MB Weight CNN Accelerator, C

Datenblatt:

MAX78002GXE+ Datenblatt

ECAD Model:

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Hersteller:	Analog Devices Inc.
Produktkategorie:	ARM Mikrocontroller - MCU
RoHS:
Montageart:	SMD/SMT
Verpackung/Gehäuse:	CSBGA-144
Kern:	ARM Cortex M4F
Programmspeichergröße:	2.5 MB
Datenbus-Weite:	32 bit
Maximale Taktfrequenz:	120 MHz
Anzahl der I/Os:	60 I/O
RAM-Datengröße:	384 kB
Versorgungsspannung - Min.:	2.85 V
Versorgungsspannung - Max.:	3.6 V
Minimale Betriebstemperatur:	- 40 C
Maximale Betriebstemperatur:	+ 105 C
Verpackung:	Tray
Analoge Versorgungsspannung:	1.71 V to 1.89 V
Marke:	Analog Devices / Maxim Integrated
RAM-Datentyp:	SRAM
ROM-Datengröße:	64 kB
ROM-Datentyp:	ROM
Schnittstellen-Typ:	I2S, SDIO
Feuchtigkeitsempfindlich:	Yes
Anzahl der Timer/Zähler:	3 Timer
Betriebsversorgungsspannung:	2.85 V to 3.6 V
Prozessor-Serie:	MAX78002
Produkt:	MCUs
Produkt-Typ:	ARM Microcontrollers - MCU
Art des Programmspeichers:	Flash
Verpackung ab Werk:	189
Unterkategorie:	Microcontrollers - MCU
Watchdog-Timer:	Watchdog Timer

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Datenblatt

MAX78002GXE+ Datenblatt

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Konformitätscodes

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

Ursprungsklassifikationen

Ursprungsland:: Taiwan
Herstellungsland:: Nicht lieferbar
Land der Verbreitung:: Nicht lieferbar

Zum Zeitpunkt der Lieferung kann sich das Land ändern.

MAX78002 Mikrocontroller für künstliche Intelligenz

Analog Devices MAX78002 Mikrocontroller mit künstlicher Intelligenz sind KI-Mikrocontroller, die neurale Netzwerke ermöglichen. Der MAX78002 von Analog Devices kann mit extrem geringem Stromverbrauch und am Edge des IoT betrieben werden. Die Bauteile kombinieren eine energieeffiziente KI-Verarbeitung mit extrem stromsparenden Mikrocontrollern. Der Hardware-basierte CNN-Beschleuniger (Convolutional Neural Network, CNN) ermöglicht batteriebetriebenen Applikationen KI-Inferenzen auszuführen, während nur Mikrojoules an Energie verbraucht werden.