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MAX78002GXE+

Name: Analog Devices Inc. MAX78002GXE+
Brand: Analog Devices / Maxim Integrated
SKU: 700-MAX78002GXE+
Price: 79.71 EUR
Availability: InStock

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Mouser REF:

700-MAX78002GXE+

Fabr. N.º:

MAX78002GXE+

Fabr.:

Analog Devices / Maxim Integrated

Descripción:

Microcontroladores ARM (MCU) ARM M4F w/ 2MB Weight CNN Accelerator, C

Hoja de datos:

MAX78002GXE+ Hoja de datos

Modelo ECAD:

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Atributo del producto	Valor del atributo	Seleccionar atributo
Fabricante:	Analog Devices Inc.
Categoría de producto:	Microcontroladores ARM (MCU)
RoHS:
Estilo de montaje:	SMD/SMT
Empaquetado / Estuche:	CSBGA-144
Núcleo:	ARM Cortex M4F
Tamaño de memoria del programa:	2.5 MB
Anchura de bus de datos:	32 bit
Frecuencia máxima de reloj:	120 MHz
Número de I/Os:	60 I/O
Tamaño de datos RAM:	384 kB
Tensión del suministro - Mín:	2.85 V
Tensión del suministro - Máx:	3.6 V
Temperatura operativa mínima:	- 40 C
Temperatura operativa máxima:	+ 105 C
Empaquetado:	Tray
Tensión del suministro analógica:	1.71 V to 1.89 V
Marca:	Analog Devices / Maxim Integrated
Tipo de datos Ram:	SRAM
Tamaño de datos ROM:	64 kB
Tipo de datos Rom:	ROM
Tipo de interfaz:	I2S, SDIO
Sensibles a la humedad:	Yes
Número de temporizadores/contadores:	3 Timer
Voltaje operativo de suministro:	2.85 V to 3.6 V
Serie del procesador:	MAX78002
Producto:	MCUs
Tipo de producto:	ARM Microcontrollers - MCU
Tipo de memoria de programa:	Flash
Cantidad del paquete de fábrica:	189
Subcategoría:	Microcontrollers - MCU
Temporizadores de control:	Watchdog Timer

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Códigos de cumplimiento

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

Clasificaciones de origen

País de origen:: Taiwán
País de origen del ensamblaje:: No disponible
País de difusión:: No disponible

El país puede cambiar en el momento del envío.

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.