MIC-743-AT7A1

Advantech
923-MIC-743-AT7A1
MIC-743-AT7A1

Gam.:

Aprašymas:
Integruoti Moduliniai Kompiuteriai AI Inference System Powered by NVIDIA Jetson Thor

Eksploatacijos Laikotarpis:
Naujas Produktas:
Naujiena iš šio gamintojo.
ECAD modelis:
Atsisiųskite nemokamą Library Loader, kad galėtumėte konvertuoti šį failą darbui su ECAD įrankiu. Sužinokite daugiau apie ECAD Modelį.

Prieinamumas

Turime sandėlyje:
0

Taip pat galite pirkti šį produktą kaip sandėlyje neesančią prekę.

Pagal užsakymą:
3
Min. 1   Užsakoma po 1
Vieneto kaina:
-,-- €
Plėt. Kaina:
-,-- €
Numatomas Įkainis:
Šis Produktas Siunčiamas NEMOKAMAI

Kainodara (EUR)

Qty. Vieneto kaina
Plėt. Kaina
7 173,84 € 7 173,84 €

Produkto Požymis Atributo vertė Pasirinkite Požymį
Advantech
Gaminio kategorija: Integruoti Moduliniai Kompiuteriai
Embedded Box Computers
NVIDIA
19 V to 36 V
RJ45
- 10 C
+ 35 C
200 mm x 195 mm x 71.5 mm
Prekės Ženklas: Advantech
Atminties dydis: 128 GB
Atminties tipas: LPDDR5X
Pakavimas: Bulk
Procesoriaus serija: Jetson T5000
Serija: MIC-743-AT
Gamyklinės pakuotės kiekis: 1
Subkategorija: Computing
Rasta produktų:
Norėdami rodyti panašius produktus, pažymėkite bent vieną langelį
Pasirinkite bent vieną žymimąjį langelį, kad būtų rodomi panašūs šios kategorijos produktai.
Pasirinkti atributai: 0

Reglamentavimo kodai
USHTS:
8471500150
Klasifikacija pagal kilmę
Kilmės šalis:
Taivanas
Šalis, kurioje pagaminta:
Ne
Distribucijos šalis:
Ne
Šalis gali keistis siuntimo metu.

MIC-743-AT AI Inference System

Advantech MIC-743-AT AI Inference System embeds the NVIDIA® Jetson T5000™, delivering up to 2070 TFLOPS (FP4). This system features a 14-core Arm® Neoverse V3AE 64-bit SMP CPU architecture, 128GB of LPDDR5X memory, and a pre-installed 1TB SSD. The MIC-743-AT AI inference system integrates 2560 NVIDIA® CUDA® cores and 96 5th Gen Tensor cores, with 1.57GHz MAXN. This system supports HDMI, USB 3.2 Gen 2, M.2 AEkey (Wi-Fi®), and M.2 Bkey (LTE). The MIC-743-AT AI inference system comes with NVIDIA Jetpack™ 7.0 installed and supports multiple use cases for large AI models in generative AI applications. This system handles demanding AI workloads, including large language models (LLMs), vision-language models (VLMs), and video analytics at the edge.