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MIC-743-AT7A1

Name: Advantech MIC-743-AT7A1
Brand: Advantech
SKU: 923-MIC-743-AT7A1
Price: 6614.28 CHF
Availability: OutOfStock

Bilder dienen lediglich der Veranschaulichung und sind nicht Originalgetreu
Siehe Produktspezifikationen

Mouser-Nr.:

923-MIC-743-AT7A1

Herst.- Nr.:

MIC-743-AT7A1

Herst.:

Advantech

Beschreibung:

Embedded Box Computers AI Inference System Powered by NVIDIA Jetson Thor

Lebenszyklus:

Neues Produkt:

Neu von diesem Hersteller.

Datenblatt:

MIC-743-AT7A1 Datenblatt (PDF)

ECAD Model:

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Produktattribut	Attributwert	Attribut auswählen
Hersteller:	Advantech
Produktkategorie:	Embedded Box Computers
Produkt-Typ:	Embedded Box Computers
Prozessormarke:	NVIDIA
Betriebsversorgungsspannung:	19 V to 36 V
Schnittstellen-Typ:	RJ45
Minimale Betriebstemperatur:	- 10 C
Maximale Betriebstemperatur:	+ 35 C
Abmessungen:	200 mm x 195 mm x 71.5 mm
Marke:	Advantech
Speichergröße:	128 GB
Speichertyp:	LPDDR5X
Verpackung:	Bulk
Prozessor-Serie:	Jetson T5000
Serie:	MIC-743-AT
Verpackung ab Werk:	1
Unterkategorie:	Computing

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Datenblatt

MIC-743-AT7A1 Datenblatt (PDF)

PCN

Konformitätscodes

USHTS:: 8471500150

Ursprungsklassifikationen

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

Zum Zeitpunkt der Lieferung kann sich das Land ändern.

MIC-743-AT KI-Inferenzsystem

Das KI-Inferenzsystem MIC-743-AT von Advantech ist mit dem NVIDIA^® Jetson T5000™ ausgestattet und bietet bis zu 2070 TFLOPS (FP4). Dieses System verfügt über eine 14-Core Arm^® Neoverse V3AE 64-Bit SMP CPU- Architektur, 128 GB LPDDR5X-Speicher und eine vorinstallierte SSD mit 1 TB. Das KI-Inferenzsystem MIC-743-AT verfügt über 2560 NVIDIA^® CUDA^®-Kerne und 96 Tensor-Kerne der 5. Generation mit einer maximalen Taktfrequenz von 1,57 GHz. Dieses System unterstützt HDMI, USB 3.2 Gen 2, M.2 AEkey (Wi-Fi^®) und M.2 Bkey (LTE). Das KI-Inferenzsystem MIC-743-AT wird mit vorinstalliertem NVIDIA Jetpack™ 7.0 geliefert und unterstützt mehrere Anwendungsfälle für große KI-Modelle in generativen KI-Applikationen. Dieses System bewältigt anspruchsvolle KI-Workloads, darunter Large Language Models (LLMs), Vision-Language Models (VLMs) und Videoanalysen am Edge.