 |
Новый модуль Серверной Памяти DIMM от ADATA: больше производительности, меньше энергозатрат
21 февраля 2012 – Тайвань, Тайбэй. Тайваньская компания ADATA Technology Co., мировой лидер по производству модулей DRAM и устройств хранения информации на флэш-памяти, сообщает о выпуске новых модулей серверной памяти DDR3 для облачных бизнес-решений (cloud), характеристики которых поспособствовали росту уровня энергоэффективности и производительности.
Стоит особенно отметить высокую эффективность новых модулей памяти, благодаря которой сокращаются энергозатраты, что приводит к уменьшению общего потребления энергии облачных серверов и снижению объемов выброса углекислого газа. Наличие данных преимуществ ни в коей мере не уменьшает уровень производительности, а наоборот, благодаря высокой скорости оперирования и уменьшенной нагрузке на шину памяти, достигается значительно улучшенная суммарная эффективность системы. Данные модули серверной памяти DIMM, полностью совместимые с большинством материнских плат, станут надежным решением для сокращения энергозатрат и защиты окружающей среды.
К примеру, дата-центры Facebook, в связи с высоким энергопотреблением, были подвергнуты множеству изменений для достижения энергоэффективности. В число изменений входят переход к естественным системам охлаждения, снижение напряжения центрального процессора со стандартного на низкое, изменение напряжения DRAM от 1,5 вольт на 1,35 вольт и ниже. В ответ на необходимость изменений дата-центра такого рода, ADATA оперативно приступила к разработке и выпуску новых высокоэффективных модулей.
По словам Джеки Янг (Jacky Yang), продукт-менеджера компании ADATA, "уменьшенное потребление энергии становится все более важным для клиентов ADATA, и не только для снижения расходов, но и для экологически устойчивого развития бизнеса в широком масштабе. Выпуск новых серверных DIMM модулей свидетельствует о приверженности компании ADATA к уменьшению затрат и экологически безвредным моделям функционирования крупных дата-центров по всему миру".
Контактное лицо: Maria
Компания: ADATA Technology Co.
Добавлен: 18:44, 22.02.2012
Количество просмотров: 981
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия600 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия679 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |