Компьютерный сервер с многосценарийным покрытием с гибкой конфигурацией

Почт Yu подсчет сервер сцен покр гибк дольш конфигурац

Почт Yu вычислительн сервер нацел на расчет кра сцен проведен адаптивн разработа в значительн масштаб, например бол коротк корпус глубин, бол широк температур адаптивн, pci express оборудован бывш поддержива.

Почт Yu вычислительн сервер совпаден Intel до D-сер процессор, сам больш поддержива 512GB DDR4 DIMM, 2 PCI-E 3.0 x16 (FH3/4L) слот, 2 PCI-E 3.0 x8, 1 PCI-E 3.0 x16 (FH3/4L), Поддерживается до 4 блоков 2,5 - дюймового жесткого диска SATA, который, в ограниченном пространстве, остается идеально расширяющимся, интегрированным в различные характеристики, такие как вычисление, хранение и ускорение ии, применимые к промышленному интернету, интеллектуальному созданию, сети автомобилей, 5G интернету.

Новая архитектура.

Поддерживая процессоры от Intel до нового поколения D-серии, Максимальная поддержка — 20 ярусов с интерфейсом 10G SFP+ оптоволоконной сети via SoC,2 10GBase-T RJ45, via Intel X557,8 1GbE с интерфейсом I350-AM4 и 1 gbe с интерфейсом Intel Разрядка I210 уменьшает удалённую задержку и увеличивает эффективность работы.

Особый дизайн.

Нацел на расчет кра сцен проведен адаптивн разработа в значительн масштаб, для кра вычислен функционирован гарантирова стабильн, вентилятор не нужн распаковыва операц. Замен, управлен интерфейс и pci express оборудован все разработа бывш поддержива, удобн. Посл и персона быстр поддержива, имеет жаростойк, пыленепроница, подверж корроз, но различн строг окружа сред требован.

Пограничный интеллект

Садов поддержива GPU, по мер тог как сильн подня и Дан в реальн времен форм бол плюралистическ, интегрирова в искусствен интеллект способн интеллект кра вычислительн должн потенциа а, путём слиян AI и кра вычислительн техник, развертыван кра вычислительн устройств одновремен, гарантирова обработк Дан ShiShiXing и местн секс, очен распространя на AI рассужден, ускоря и виде придума расшифрова прикладн сцен.

Прикладная промышленность

Облачные вычисления: уменьшение задержки передачи данных и обеспечение более эффективной обработки данных путем размещения вычислительных и хранимых ресурсов на более близком крае к конечному оборудованию. Например, когда пользователь получает доступ к потоку видео с помощью облачной платформы, маргинализированный сервер может сохранить кэш видео-данных на периферийном узле, для быстрой передачи и обработки данных, обеспечивая лучший опыт пользователя.

Интернет: в связи с низкой задержкой серверов по краям, доступ к данным и услугам, которые требуют быстрого ответа, очень важен для приложений и услуг, которые требуют быстрых ответов, таких как оборудование для подключения объектов к сети, умные дома, онлайн игры и средства массовой информации, которые позволяют быстро обработать данные и своевременно реагировать на них.

Большие данные: большие данные обычно требуют большого количества вычислительных ресурсов и пространства для хранения, в то время как маргинальные вычислительные сервера могут переместить часть задач обработки данных и задач хранения из центра данных в маргинальное положение, сокращая бремя передачи данных и централизованных вычислений. Можно значительно повысить эффективность и скорость обработки данных и снизить спрос на сетевую пропускную способность.

Искусственный интеллект: вычислительные серверы по краям могут размещать модели ии и алгоритмы на периферийных позициях, делая данные доступными для обработки и анализа локально, таким образом уменьшая зависимость от вычислительных ресурсов и сетевой передачи облаков. Это очень важно для приложений AI, которые требуют ответа в реальном времени, таких как интеллектуальное наблюдение, интеллектуальное транспорт и приложение ии на периферийных устройствах.

Виртуализация: динамическое распределение и управление ресурсами может быть достигнуто путем виртуализации вычислительных и хранимых ресурсов в маргинальных позициях, что повышает гибкость и масштабируемость системы.