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MAX78002GXE+

Name: Analog Devices Inc. MAX78002GXE+
Brand: Analog Devices / Maxim Integrated
SKU: 700-MAX78002GXE+
Price: 37744 CRC
Availability: InStock

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Mouser N.º:

700-MAX78002GXE+

Fabricante N.º:

MAX78002GXE+

Fabricante:

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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	₡37 744	₡37 744
	₡33 667	₡336 670
	₡32 219	₡805 475
	₡32 214	₡6 088 446
567	Presupuesto

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Atributo del producto	Valor de atributo	Seleccionar atributo
Fabricante:	Analog Devices Inc.
Categoría de producto:	Microcontroladores ARM - MCU
RoHS:
Estilo de montaje:	SMD/SMT
Paquete / Cubierta:	CSBGA-144
Núcleo:	ARM Cortex M4F
Tamaño de memoria del programa:	2.5 MB
Ancho de bus de datos:	32 bit
Frecuencia de reloj máxima:	120 MHz
Número de entradas / salidas:	60 I/O
Tamaño de RAM de datos:	384 kB
Voltaje de alimentación - Mín.:	2.85 V
Voltaje de alimentación - Máx.:	3.6 V
Temperatura de trabajo mínima:	- 40 C
Temperatura de trabajo máxima:	+ 105 C
Empaquetado:	Tray
Voltaje de suministro analógico:	1.71 V to 1.89 V
Marca:	Analog Devices / Maxim Integrated
País de ensamblaje:	Not Available
País de difusión:	Not Available
País de origen:	TW
Tipo de Ram de datos:	SRAM
Tamaño de ROM de datos:	64 kB
Tipo de Rom de datos:	ROM
Tipo de interfaz:	I2S, SDIO
Sensibles a la humedad:	Yes
Cantidad de temporizadores/contadores:	3 Timer
Voltaje de alimentación operativo:	2.85 V to 3.6 V
Serie de procesadores:	MAX78002
Producto:	MCUs
Tipo de producto:	ARM Microcontrollers - MCU
Tipo de memoria de programa:	Flash
Cantidad de empaque de fábrica:	189
Subcategoría:	Microcontrollers - MCU
Temporizadores de vigilancia:	Watchdog Timer

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

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.