KL520B1311A

Kneron
827-KL520B1311A
KL520B1311A

Mfr.:

คำอธิบาย:
Processors - Application Specialized KL520 AI SOC

เอกสารข้อมูลสินค้า:
โมเดล ECAD:
ดาวน์โหลด Library Loader ได้ฟรีเพื่อแปลงไฟล์นี้สำหรับเครื่องมือ ECAD ของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล ECAD
ผลิตภัณฑ์นี้จำเป็นต้องใช้เอกสารประกอบเพิ่มเติมในการส่งออกจากประเทศสหรัฐอเมริกา

มีอยู่ในสต็อก: 838

สต็อก:
838 สามารถจัดส่งได้ทันที
จำนวนสินค้าที่มากกว่า 838 อาจถูกบังคับใช้ข้อกำหนดจำนวนขั้นต่ำในการสั่งซื้อสินค้า
จำนวนขั้นต่ำ: 1   หลายรายการ: 1
หน่วยราคา:
฿-.--
ต่อ ราคา:
฿-.--
โดยประมาณ ภาษีศุลกากร:

การตั้งราคา (THB)

จำนวน หน่วยราคา
ต่อ ราคา
฿458.25 ฿458.25
฿348.08 ฿3,480.80
฿333.78 ฿8,344.50
฿294.13 ฿29,413.00
฿279.50 ฿69,875.00
฿261.63 ฿130,815.00
฿244.08 ฿244,080.00

แอตทริบิวต์ผลิตภัณฑ์ ค่าแอตทริบิวต์ เลือกแอตทริบิวต์
Kneron
ประเภทสินค้า: หน่วยประมวลผล - แอพพลิเคชันที่ชำนาญเป็นพิเศษ
การควบคุมในการจัดส่ง:
 ผลิตภัณฑ์นี้จำเป็นต้องใช้เอกสารประกอบเพิ่มเติมในการส่งออกจากประเทศสหรัฐอเมริกา
มาตรฐาน RoHS:  
SMD/SMT
TFBGA-159
ARM Cortex M4
300 MHz
1.1 V
0 C
+ 70 C
Tray
เครื่องหมายการค้า: Kneron
ขนาดข้อมูลใน RAM: 512 MB
ประเภทอินเตอร์เฟส: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART, USB
อ่อนไหวต่อความชื้น: Yes
ซีรีย์ตัวประมวลผล: KL520
ประเภทสินค้า: Processors - Application Specialized
หมวดหมู่ย่อย: Processors - Application Specialized
น้ำหนักต่อหน่วย: 160 mg
ผลิตภัณฑ์ที่พบ:
เลือกกล่องทำเครื่องหมายอย่างน้อยหนึ่งรายการเพื่อแสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน
เลือกกล่องทำเครื่องหมายด้านบนอย่างน้อยหนึ่งรายการเพื่อแสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันในหมวดหมู่นี้
แอตทริบิวต์ที่เลือก: 0

เอกสารข้อมูลสินค้า

USHTS:
8471500150
ECCN:
3A001.a.9

KL520 AI SoC

Kneron KL520 AI (Artificial Intelligence) SoC (System on a Chip) is designed to provide smart-home and IoT applications with on-device Edge AI and Machine Learning. The KL520 combines proprietary software and hardware designs to create a highly efficient and ultra-low-power Neural Processing Unit (NPU). Running AI computations on the end device helps generate real-time insights without relying on the Cloud.  The KL520's reconfigurable architecture allows it to run several different Convolutional Neural Networks (CNNs) based on different applications, regardless of its kernel size, architecture requirements, or input size. This feature enables the KL520 to achieve a very high MAC (Media Access Control) efficiency, a key metric for efficient computation.