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PER-T720-M2AI-0421

Name: Kneron PER-T720-M2AI-0421
Brand: Kneron
SKU: 827-PERT720M2AI-0421
Price: 198.85 USD
Availability: InStock

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Mouser N.º:

827-PERT720M2AI-0421

Fabricante N.º:

PER-T720-M2AI-0421

Fabricante:

Kneron

Descripción:

Computadora en un Módulo (COM) KL720 M.2 2242 B key compatible M.2 2242 B key with Kneron KL720 chip; Bundle Sell with PER-T720-M2AI-FAN01 (Cooler Fan) Unless Customer have their own Cooler in their system

Hoja de datos:

PER-T720-M2AI-0421 Hoja de datos (PDF)

Modelo ECAD:

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	$198.85	$198.85
	$185.87	$1,858.70
	$179.36	$4,484.00
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100	Presupuesto

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Atributo del producto	Valor de atributo	Seleccionar atributo
Fabricante:	Kneron
Categoría de producto:	Computadora en un Módulo (COM)
RoHS:
Marca del procesador:	ARM
Conjuntos de chips:	Kneron KL720
Memoria RAM instalada:	128 MB
Tipo de interfaz:	USB
Temperatura de trabajo mínima:	0 C
Temperatura de trabajo máxima:	+ 50 C
Dimensiones:	80 mm x 22 mm x 4.7 mm
Marca:	Kneron
Tamaño de memoria:	128 MB
Tipo de memoria:	LPDDR3
Consumo de energía:	2.3 W
Serie de procesadores:	Cortex M4
Tipo de producto:	Computer-On-Modules - COM
Subcategoría:	Computing

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Hoja de datos

PER-T720-M2AI-0421 Hoja de datos (PDF)

Códigos de cumplimiento

MXHTS:: 8471500100
CAHTS:: 8471500090
USHTS:: 8471500150
JPHTS:: 847150000
TARIC:: 8471500000
ECCN:: EAR99

Clasificaciones de origen

País de origen:: Taiwán
País de origen del ensamblaje:: No disponible
País de difusión:: No disponible

El país está sujeto a cambios en el momento del envío.

AI Edge Computing Modules with Kneron KL720 NPU

Kneron AI Edge Computing Modules with Kneron KL720 NPU is an innovative on-device edge AI solution that works seamlessly with cloud-based AI. The modules implement Kneron's Reconfigurable Artificial Neural Network (RANN) technology that adapts in real-time to audio, 2D, or 3D recognition applications while also being compatible with mainstream AI frameworks and convolutional neural network (CNN) models. The AI Edge Computing Modules are based on the KL720, permitting maximum power efficiency and performance for segments.