MIC-743-AT7A1

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

Raž.:

Apraksts:
Iegultie boksa datori AI Inference System Powered by NVIDIA Jetson Thor

Dzīves cikls:
Jauns produkts:
Jaunums no šā ražotāja.
ECAD modelis:
Lejupielādējiet bezmaksas Bibliotēkas ielādētāju, lai pārveidotu failu savam ECAD rīkam. Uzziniet vairāk par ECAD modeļiem.

Pieejamība

Noliktavas krājumi:
0

Jūs joprojām varat iegādāties šo produktu ar atlikto pasūtījumu.

Pēc pasūtījuma:
3
Minimums: 1   Vairāki: 1
Vienības cena:
-,-- €
Kop. cena:
-,-- €
Apr. tarifs:
Šis produkts tiek piegādāts BEZ MAKSAS

Cenu noteikšana (EUR)

Daudz. Vienības cena
Kop. cena
7 173,84 € 7 173,84 €

Produkta atribūts Priekšmeta vērtība Atlasīt atribūtu
Advantech
Produktu kategorija: Iegultie boksa datori
Embedded Box Computers
NVIDIA
19 V to 36 V
RJ45
- 10 C
+ 35 C
200 mm x 195 mm x 71.5 mm
Zīmols: Advantech
Montāžas valsts: Not Available
Izgatavošanas valsts: Not Available
Izcelsmes valsts: TW
Atmiņas lielums: 128 GB
Atmiņas veids: LPDDR5X
Iepakojums: Bulk
Procesora sērija: Jetson T5000
Sērija: MIC-743-AT
Rūpnīcas iepakojuma daudzums: 1
Apakškategorija: Computing
Atrastie produkti:
Lai parādītu līdzīgus produktus, atzīmējiet vismaz vienu izvēles rūtiņu.
Atzīmējiet vismaz vienu izvēles rūtiņu (augstāk), lai parādītos līdzīgie produkti šajā kategorijā.
Izvēlētie atribūti: 0

USHTS:
8471500150

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.