XAAU10P-L1SBVB484I

Aplikacje

XAAU10P-L1SBVB484I 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 prędkość zegara: do 3,5 GHz

2. Zaawansowany system chłodzenia: technologia chłodzenia cieczą zapewniająca optymalne zarządzanie temperaturą

3. Wydajność energetyczna: osiąga wydajność 90% przy pełnym obciążeniu

4. Certyfikaty branżowe: spełnia normy ISO 9001 i CE

Często zadawane pytania

P1: Jaka jest maksymalna prędkość taktowania obsługiwana przez kartę XAAU10P-L1SBVB484I?

A1: XAAU10P-L1SBVB484I obsługuje maksymalną prędkość taktowania 3,5 GHz.

P2: Czy XAAU10P-L1SBVB484I jest kompatybilny z istniejącą infrastrukturą?

A2: Tak, XAAU10P-L1SBVB484I jest wstecznie kompatybilny z większością istniejących platform sprzętowych, co zapewnia minimalne zakłócenia podczas aktualizacji.

P3: W jakich konkretnych scenariuszach zalecałby Pan użycie modelu XAAU10P-L1SBVB484I?

A3: Model XAAU10P-L1SBVB484I jest zalecany do zastosowań wymagających wysokiej wydajności obliczeniowej, takich jak przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym na rynkach finansowych, renderowanie obrazów o wysokiej rozdzielczości w produkcji multimedialnej i złożone modele symulacyjne w projektowaniu inżynierskim.

Terminy wyszukiwania innych osób

– Rozwiązanie obliczeniowe o wysokiej wydajności

– Optymalizacja centrum danych

– Technologia pojazdów autonomicznych

– Przyspieszenie uczenia maszynowego

– Skalowalność chmury obliczeniowej