pex 8749 数据手册

时间: 2023-11-24 17:03:30 浏览: 41
PEX 8749是一款PCI Express(PCIe)交换芯片,它具有高性能和灵活的配置选项,适用于各种应用。 首先,PEX 8749提供了多个PCIe 3.0 x16端口,并支持多种配置选择,如x16/x8/x4/x2/x1以及x16/x8/x8和x8/x8/x8/x8等。这使得它适用于需要大量PCIe设备和高带宽的系统,如服务器、工作站和高性能计算平台。 其次,PEX 8749具有高吞吐量和低延迟的特点。它支持4台PCie Gen3系统总线和64个PCIe Gen3 x1设备,提供高达32 GBps的总带宽。此外,它还支持多种流控和性能优化功能,如Cut-Through、Round-Robin、栓锁、排队和优先级控制,以确保数据传输的高效和可靠。 PEX 8749还提供了丰富的配置选项和灵活的管理功能。它支持软件和硬件配置,使用户能够根据其具体需求进行定制。同时,它还提供了远程管理功能和电源管理功能,用于监控和管理芯片的状态和功耗。 最后,PEX 8749具有高度集成的特点。它集成了许多常用的功能模块,如多个时钟源、电压调节器、电源引导、错误检测和纠错等。这不仅减少了外部元件的数量和功耗,还提高了系统的可靠性和稳定性。 总之,PEX 8749是一款功能丰富、性能卓越和灵活配置的PCIe交换芯片。它适用于各种应用领域,并能满足不同用户的需求。
相关问题

pex8749设计资料

### 回答1: PEX8749是一款高性能、低延迟、可扩展的PCIe交换机芯片。它支持16个PCIe Gen3 x16端口,每个端口最大的带宽可达8GB/s。同时,它采用了全双工互联设计,保证了高效的数据传输。 在可信度方面,PEX8749采用了业界领先的错误修正码(ECC)技术,确保了数据的完整性和可靠性。此外,它还支持多重路由和多重映射,使得多个节点可以同时访问芯片,提升了系统的可扩展性和效率。 另外,PEX8749还有许多高级特性,比如硬件级别的QoS和虚拟化支持,以及多种管理和监控功能。此外,它还支持固件升级和配置文件的导入导出,便于系统的管理和维护。 总得来说,PEX8749是一款功能丰富、性能优异、可扩展的PCIe交换机芯片,非常适合应用于高性能计算、存储、网络等领域。 ### 回答2: PEX8749是一款高性能PCIe开关器。它具有48个PCIe Gen3通道,可以轻松支持高达16个PCIe设备或系统之间的交互。PEX8749设计资料非常详细,包括器件的规格书、应用指南、设计文件和评估板文件。设计资料提供了对PEX8749进行设计和开发的指导,可帮助开发人员更快、更简单地将其集成到产品中。 PEX8749的主要特点包括: 1.高性能:具有48个可编程通道,每个通道可达8GT/s,可满足高带宽应用的需求。 2.灵活性:可配置为1到16个根端点和48个端点;支持多种连接,并且可以同时使用多个连接。 3.交换能量:可动态分配带宽,以支持复杂的数据中心和云计算应用。 4.低功耗:采用40纳米工艺制造,使其功耗非常低。 PEX8749设计资料中提供了详细的技术规格,包括器件尺寸、电气特性、机械特性和引脚功能说明等。此外,资料还提供了设计建议、应用指南、网络拓扑图和电路板布局图等有用信息,以帮助设计人员更好地使用PEX8749。 总之,PEX8749设计资料可以提供所需的信息和工具,使开发人员更轻松地集成该芯片,以实现高性能和灵活的PCIe连接。

pex8748芯片手册

Pex8748芯片是一种用于扩展PCI Express(PCIe)总线的高性能桥接器。它被广泛应用于数据中心、云计算、通信和嵌入式系统等领域。 Pex8748芯片手册提供了关于如何使用和配置该芯片的详细信息。手册中包含了芯片的功能特性、引脚定义、寄存器配置、电源管理、传输协议和时序要求等内容。 首先,手册介绍了Pex8748芯片的功能特性,包括支持的PCIe版本、总线带宽、数据包错误检测和重发机制等。了解这些特性有助于用户了解芯片的基本性能和能力。 手册还详细说明了芯片的引脚定义,包括主控制器接口、配置端口、数据端口和电源接口等。用户可以根据手册中提供的引脚定义图,正确连接芯片的引脚,以确保芯片的正常工作。 此外,手册还介绍了芯片的寄存器配置方法。用户可以通过配置寄存器设置芯片的各种功能和参数,例如传输通道的带宽分配、错误处理机制和DMA引擎的配置等。通过手册提供的配置指南,用户可以正确地配置和优化芯片的性能。 手册还包含了芯片的电源管理和时序要求,以保持芯片的稳定工作。用户可以根据手册提供的电源电压和电流要求,为芯片选择适当的电源,并按照手册中提供的时序要求设置芯片的时钟频率和总线延迟等参数。 总之,Pex8748芯片手册是用户了解和使用该芯片的重要参考。它提供了关于芯片功能、配置和使用的详细信息,帮助用户正确并有效地使用该芯片,以满足其应用的需求。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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