RCP-601 CPCI刀片计算机

阅读量：646 次

发布时间：2019-03-14

本文共 685 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

RCP-601 CPCI 刀片式计算机技术说明

产品简介

RCP-601 是一款基于Intel i7双核四线程的高性能CPCI刀片式计算机。该产品将CPCI产品的优化设计理念与计算机的抗振动、抗冲击、抗宽温环境等特性巧妙结合，打造一个专 patented为高性能且富有可靠性的计算环境。

产品特性

高性价比的双核四线程性能

采用Intel i7 2.5GHz双核四线程CPU，可调频至3.2GHz，4M Smart Cache，性能远超同类产品。

高容量内存与稳定存储

全板配置4G DDR3 ECC双通道内存，确保系统稳定运行，减少总线延迟。

广泛的外设与接口支持

配备多达6个千兆网口、6个USB接口与2个DVI-D显示端口，可满足多种显示与扩展需求。

严格的抗抗性设计

配备整板抗扭力加强设计、双层保护方案以及布局美学设计，确保产程抗冲击、抗震动。

窄宽高温适应性卓越

支持-20℃至+60℃宽温运行环境，完美应对极端环境需求。

产品规格

adopts 22种BGA封装技术，打造紧凑型设计

装配高密度插片，减少BOM成本

采用抗 lication soldering 变色工艺确保可靠接籍

rozpinal接头引脚定义

J1: 原田pcm PCI 互电阻片引脚定义

J2: 接口 vacant 其他类型信号总线定义

J3: 系统总线接头定义

J4: USB 2.0/3.1接头引脚定义

J5: 孔子 7.1等级音频输出和输入接孔

通过以上几点技术指标可以清晰看待RCP-601 CPCI刀片式计算机的性能亮点与技术优势，为用户提供一个既专业又可靠的工作解决方案。

转载地址：http://punlz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计

OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习？

OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程

OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦

OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别（数据集 + 源码）

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案

OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)