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​BMR492系列数字1/8砖中间总线转换器

发布时间:2021/3/31 23:40:39 访问次数:557

BMR492系列数字1/8砖中间总线转换器。该转换器可提供600至800W的连续功率,并能在小于1s的短时间内提供最高1100W的峰值功率。

这种所谓的“突发模式”工作,对数据通信和数据中心应用中的CPU(例如Intel的Ice Lake处理器等)来说通常需要提供。

该DC/DC降压解决方案的额定最大输出功率为600W,输入电压范围为40-60V,因此非常适合数据中心服务器应用中常见的标称48或54V输入电压系统使用。

制造商: Infineon

产品种类: MOSFET

RoHS:  详细信息

技术: Si

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: TSDSON-8

晶体管极性: N-Channel

通道数量: 1 Channel

Vds-漏源极击穿电压: 200 V

Id-连续漏极电流: 15.2 A

Rds On-漏源导通电阻: 77 mOhms

Vgs - 栅极-源极电压: - 20 V, + 20 V

Vgs th-栅源极阈值电压: 2 V

Qg-栅极电荷: 11.6 nC

最小工作温度: - 55 C

最大工作温度: + 150 C

Pd-功率耗散: 62.5 W

通道模式: Enhancement

商标名: OptiMOS

封装: Cut Tape

封装: MouseReel

封装: Reel

配置: Single

高度: 1.1 mm

长度: 3.3 mm

系列: OptiMOS 3

晶体管类型: 1 N-Channel

宽度: 3.3 mm

商标: Infineon Technologies

正向跨导 - 最小值: 8 S

产品类型: MOSFET

工厂包装数量: 5000

子类别: MOSFETs

典型关闭延迟时间: 10 ns

典型接通延迟时间: 5 ns

零件号别名: BSZ900N20NS3 G SP000781806

它还非常适合在测试和测量,音频和高频应用中切换模拟信号。DLAPx86系列是目前最紧凑的GPU深度学习加速平台,支持工业、制造业和医疗环境中的AI应用.

DLAPx86系列可用于部署边缘处的大规模深度学习,采集边缘产生的数据并采取行动。

对AI运算所设计的DLAPx86系列可处理大量繁复的AI推论和学习等工作负载,在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,极大化每瓦、每单位投资效能

高性能的CPU+GPU计算结合异构架构,采用紧凑外形及热效率优化设计,适用于计算密集型边缘AI应用.


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

BMR492系列数字1/8砖中间总线转换器。该转换器可提供600至800W的连续功率,并能在小于1s的短时间内提供最高1100W的峰值功率。

这种所谓的“突发模式”工作,对数据通信和数据中心应用中的CPU(例如Intel的Ice Lake处理器等)来说通常需要提供。

该DC/DC降压解决方案的额定最大输出功率为600W,输入电压范围为40-60V,因此非常适合数据中心服务器应用中常见的标称48或54V输入电压系统使用。

制造商: Infineon

产品种类: MOSFET

RoHS:  详细信息

技术: Si

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: TSDSON-8

晶体管极性: N-Channel

通道数量: 1 Channel

Vds-漏源极击穿电压: 200 V

Id-连续漏极电流: 15.2 A

Rds On-漏源导通电阻: 77 mOhms

Vgs - 栅极-源极电压: - 20 V, + 20 V

Vgs th-栅源极阈值电压: 2 V

Qg-栅极电荷: 11.6 nC

最小工作温度: - 55 C

最大工作温度: + 150 C

Pd-功率耗散: 62.5 W

通道模式: Enhancement

商标名: OptiMOS

封装: Cut Tape

封装: MouseReel

封装: Reel

配置: Single

高度: 1.1 mm

长度: 3.3 mm

系列: OptiMOS 3

晶体管类型: 1 N-Channel

宽度: 3.3 mm

商标: Infineon Technologies

正向跨导 - 最小值: 8 S

产品类型: MOSFET

工厂包装数量: 5000

子类别: MOSFETs

典型关闭延迟时间: 10 ns

典型接通延迟时间: 5 ns

零件号别名: BSZ900N20NS3 G SP000781806

它还非常适合在测试和测量,音频和高频应用中切换模拟信号。DLA86系列是目前最紧凑的GPU深度学习加速平台,支持工业、制造业和医疗环境中的AI应用.

DLA86系列可用于部署边缘处的大规模深度学习,采集边缘产生的数据并采取行动。

对AI运算所设计的DLA86系列可处理大量繁复的AI推论和学习等工作负载,在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,极大化每瓦、每单位投资效能

高性能的CPU+GPU计算结合异构架构,采用紧凑外形及热效率优化设计,适用于计算密集型边缘AI应用.


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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