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32 位 PSoC™ Arm® Cortex® 微控制器
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32 位 TRAVEO™ T2G Arm® Cortex® 微控制器
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32 位 XMC™ 工业微控制器 Arm® Cortex-M®
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- EZ-PD™ CCG7SAF 车规级单端口 USB-C PD + DC-DC 控制器 + FETs
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优化 AI 工作负载的机架配电：AI 数据中心的效率、密度和 TCO
随着人工智能工作负载不断推动超大规模数据中心的发展，功率流优化变得至关重要。在本系列网络研讨会中，我们将通过交流-直流和直流-交流转换、备用电池单元和 PSRM 四个独立环节，探讨实现同类最佳效率、功率密度和总体拥有成本 (TCO) 的最新策略和技术。
谁最合适参与这场活动？
- 数据中心工程师和架构师
- 人工智能基础设施设计师和工程师
- 超大规模 OEM 和 ODM 硬件工程师和设计师
- 数据中心运营商和设施经理
- 任何参与人工智能数据中心设计、部署或运营的人
主要学习内容：
- 人工智能数据中心的电力流优化及其对效率、密度和 TCO 的影响
- 从电网到处理器，各个阶段的优化策略和创新
- 英飞凌超大规模人工智能数据中心解决方案