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1.8V標準DDR2器件功耗降低30%

發(fā)布時間:2020/11/20 13:26:16 訪問次數(shù):1009

nMCP系列產(chǎn)品是將NAND記憶體和低功耗DRAM合封于同一個封裝中。

1.8V的NAND Flash,相比3.3V器件功耗降低40%左右,而1.8V/1.2V的LPDDR2,相比1.8V標準DDR2器件功耗降低30%左右,可以滿足可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)對低功耗需求。

全面嚴苛考驗,保證產(chǎn)品的高可靠性

nMCP目前已通過JEDEC標準嚴格的可靠性驗證(如 3lot 的HTOL、HTSL等),在市場上獲得廣泛采用。

Flash部分通過了電子研發(fā)以及測試團隊近50大項,共80個子項測試全面嚴苛的芯片級別測試,針對非易失類存儲產(chǎn)品專門設(shè)計開發(fā)特有的超穩(wěn)定測試、擦除壽命測試,測試結(jié)果均為PASS。

IRLR120NTR制造商:Infineon產(chǎn)品種類:MOSFETRoHS:  技術(shù):Si安裝風格:SMD/SMT封裝 / 箱體:TO-252-3通道數(shù)量:1 Channel晶體管極性:N-ChannelVds-漏源極擊穿電壓:100 VId-連續(xù)漏極電流:10 ARds 典型接通延遲時間:4 ns

制造商:Infineon產(chǎn)品種類:IGBT 模塊RoHS: 詳細信息商標:Infineon Technologies配置:Dual集電極—發(fā)射極最大電壓 VCEO:1200 V集電極—射極飽和電壓:1.7 V在25 C的連續(xù)集電極電流:300 A柵極—射極漏泄電流:400 nA最大工作溫度:+ 125 C封裝 / 箱體:IS5a ( 62 mm )-7封裝:Tray柵極/發(fā)射極最大電壓:+/- 20 V最小工作溫度:- 40 C安裝風格:ScrewPd-功率耗散:1450 W工廠包裝數(shù)量:10

該項目證明深度學習能夠提升嵌入式數(shù)據(jù)處理性能,展示了如何在基于經(jīng)濟型微控制器的系統(tǒng)平臺上運行高價值的應用軟件。我們的STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)使用戶能夠在很短的時間內(nèi)開發(fā)出靈活的解決方案,利用我們技術(shù)團隊的支持服務(wù)克服工程挑戰(zhàn),客戶可以享受更高的設(shè)計效率。

STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)提供了在STM32 MCU上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的基本模塊,可以實現(xiàn)經(jīng)濟、節(jié)能的解決方案,原生支持各種深度學習框架,例如:Keras、TensorFlow™Lite和ONNX交換格式。

在這個開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)中,X-CUBE-AI軟件擴展包擴大了STM32CubeMX初始化工具的功能,可以自動轉(zhuǎn)換預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為目標MCU生成優(yōu)化的軟件庫,并集成到用戶的項目中。還有很多其他的自動化功能,把開發(fā)者從繁重的開發(fā)任務(wù)中解放出來,可以驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并測量STM32 MCU的性能,而無需人工開發(fā)C代碼。


(素材來源:eccn.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝)


nMCP系列產(chǎn)品是將NAND記憶體和低功耗DRAM合封于同一個封裝中。

1.8V的NAND Flash,相比3.3V器件功耗降低40%左右,而1.8V/1.2V的LPDDR2,相比1.8V標準DDR2器件功耗降低30%左右,可以滿足可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)對低功耗需求。

全面嚴苛考驗,保證產(chǎn)品的高可靠性

nMCP目前已通過JEDEC標準嚴格的可靠性驗證(如 3lot 的HTOL、HTSL等),在市場上獲得廣泛采用。

Flash部分通過了電子研發(fā)以及測試團隊近50大項,共80個子項測試全面嚴苛的芯片級別測試,針對非易失類存儲產(chǎn)品專門設(shè)計開發(fā)特有的超穩(wěn)定測試、擦除壽命測試,測試結(jié)果均為PASS。

IRLR120NTR制造商:Infineon產(chǎn)品種類:MOSFETRoHS:  技術(shù):Si安裝風格:SMD/SMT封裝 / 箱體:TO-252-3通道數(shù)量:1 Channel晶體管極性:N-ChannelVds-漏源極擊穿電壓:100 VId-連續(xù)漏極電流:10 ARds 典型接通延遲時間:4 ns

制造商:Infineon產(chǎn)品種類:IGBT 模塊RoHS: 詳細信息商標:Infineon Technologies配置:Dual集電極—發(fā)射極最大電壓 VCEO:1200 V集電極—射極飽和電壓:1.7 V在25 C的連續(xù)集電極電流:300 A柵極—射極漏泄電流:400 nA最大工作溫度:+ 125 C封裝 / 箱體:IS5a ( 62 mm )-7封裝:Tray柵極/發(fā)射極最大電壓:+/- 20 V最小工作溫度:- 40 C安裝風格:ScrewPd-功率耗散:1450 W工廠包裝數(shù)量:10

該項目證明深度學習能夠提升嵌入式數(shù)據(jù)處理性能,展示了如何在基于經(jīng)濟型微控制器的系統(tǒng)平臺上運行高價值的應用軟件。我們的STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)使用戶能夠在很短的時間內(nèi)開發(fā)出靈活的解決方案,利用我們技術(shù)團隊的支持服務(wù)克服工程挑戰(zhàn),客戶可以享受更高的設(shè)計效率。

STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)提供了在STM32 MCU上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的基本模塊,可以實現(xiàn)經(jīng)濟、節(jié)能的解決方案,原生支持各種深度學習框架,例如:Keras、TensorFlow™Lite和ONNX交換格式。

在這個開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)中,X-CUBE-AI軟件擴展包擴大了STM32CubeMX初始化工具的功能,可以自動轉(zhuǎn)換預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為目標MCU生成優(yōu)化的軟件庫,并集成到用戶的項目中。還有很多其他的自動化功能,把開發(fā)者從繁重的開發(fā)任務(wù)中解放出來,可以驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并測量STM32 MCU的性能,而無需人工開發(fā)C代碼。


(素材來源:eccn.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝)


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