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R9A09G011GBG#BCC

Name: Renesas Electronics R9A09G011GBG#BCC
Brand: Renesas Electronics
SKU: 968-R9A09G011GBG#BCC
Price: 43.65 USD
Availability: OutOfStock

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Mouser N.º:

968-R9A09G011GBG#BCC

Fabricante N.º:

R9A09G011GBG#BCC

Fabricante:

Renesas Electronics

Descripción:

Microprocesadores - MPU SOC RZ/V2M ASSP NETWORK CAMERA(FULL)

Hoja de datos:

R9A09G011GBG#BCC Hoja de datos (PDF)

Modelo ECAD:

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R9A09G011GBG#ACC

Embalaje:

Tray

Disponibilidad:

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Precio:

$62.36

Mín.:

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Atributo del producto	Valor de atributo	Seleccionar atributo
Fabricante:	Renesas Electronics
Categoría de producto:	Microprocesadores - MPU
RoHS:
Núcleo:	ARM Cortex A53
Cantidad de núcleos:	2 Core
Ancho de bus de datos:	64 bit
Frecuencia de reloj máxima:	996 MHz
Paquete / Cubierta:	FCBGA-841
Voltaje de alimentación operativo:	3.3 V
Serie:	RZ/V2M
Estilo de montaje:	SMD/SMT
Temperatura de trabajo mínima:	- 40 C
Temperatura de trabajo máxima:	+ 85 C
Empaquetado:	Tray
Marca:	Renesas Electronics
País de ensamblaje:	Not Available
País de difusión:	Not Available
País de origen:	TW
Tipo de instrucción:	Floating Point
Tipo de interfaz:	Ethernet, PCIe, USB 3.1
Sensibles a la humedad:	Yes
Número de entradas / salidas:	177 I/O
Serie de procesadores:	RZ/V
Tipo de producto:	Microprocessors - MPU
Cantidad de empaque de fábrica:	1008
Subcategoría:	Microprocessors - MPU
Nombre comercial:	RZ

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CNHTS:: 8542319091
CAHTS:: 8542310000
USHTS:: 8542310030
TARIC:: 8542319000
ECCN:: 3A991.a.2

RZ/V2M Vision-Optimized AI Accelerator MPUs

Renesas Electronics RZ/V2M Vision-Optimized AI Accelerator Microprocessors (MPUs) feature a dynamically reconfigurable processor (DRP-AI). The vision-optimized AI accelerator delivers high power efficiency, eliminating the need for heat sinks and cooling fans. The RZ/V2M series offers real-time AI inference and low power consumption for embedded devices for infrastructure, industrial, and retail applications. The MPUs leverage the DRP-AI's power efficiency to achieve power consumption as low as 4W (typical), enable the processors to be used in compact devices, help to minimize equipment sizes, and reduce bill-of-materials costs. The modules also provide opportunities to incorporate AI in embedded devices.