XAAU10P-1FFVB676Q

Aplikacje

XAAU10P-1FFVB676Q jest przeznaczony do środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności, szczególnie w centrach danych i rozwiązaniach przetwarzania w chmurze. Obsługuje zadania przetwarzania równoległego na dużą skalę, co czyni go idealnym do zastosowań takich jak uczenie maszynowe, analiza dużych zbiorów danych i symulacje naukowe.

W sektorze finansowym zasila złożone algorytmiczne systemy handlowe, które wymagają szybkiego przetwarzania i analizy danych. Jego solidna konstrukcja zapewnia niezawodność w warunkach dużego obciążenia.

Dla producentów samochodów oznacza to możliwość stosowania zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS) i funkcji jazdy autonomicznej, które wymagają dużej mocy obliczeniowej i precyzji.

Temperatura pracy: -20¡ãC do +60¡ãC

Główne zalety

1. Wysoka częstotliwość taktowania do 3,8 GHz zapewnia znakomitą wydajność w przypadku wymagających obciążeń.

2. Zaawansowana technologia chłodzenia redukuje naprężenia termiczne, zapewniając długowieczność i stabilność.

3. Energooszczędna konstrukcja o niskim zużyciu energii, redukująca koszty eksploatacji.

4. Spełnia rygorystyczne certyfikaty branżowe, w tym ISO 9001 i oznakowanie CE.

Często zadawane pytania

P1: Jaka jest maksymalna obsługiwana pojemność pamięci?

A1: XAAU10P-1FFVB676Q może obsługiwać do 128 GB pamięci RAM DDR4.

P2: Czy ten komponent jest kompatybilny z istniejącymi systemami?

A2: Tak, jest on wstecznie kompatybilny z większością obecnych architektur systemowych, ale wymaga specjalnych sterowników i aktualizacji oprogramowania sprzętowego w celu uzyskania optymalnej wydajności.

P3: W jakich konkretnych scenariuszach zalecałby Pan użycie tego komponentu?

A3: Ten komponent jest zalecany dla farm serwerów klasy high-end obsługujących ogromne zbiory danych, modele szkolenia sztucznej inteligencji i zadania przetwarzania danych w czasie rzeczywistym wymagające dużej przepustowości i niskich opóźnień.

Terminy wyszukiwania innych osób

– Rozwiązanie obliczeniowe o wysokiej wydajności

– Modernizacja sprzętu centrum danych

– Karta przyspieszenia uczenia maszynowego

– Komponenty systemów ADAS w motoryzacji

– Ulepszenie infrastruktury chmury obliczeniowej