 |
Lenovo расширяет возможности ThinkStation и ThinkPad

Высокую производительность и надежность станций Lenovo подтвердила компания АСКОН — ведущий российский разработчик инженерного ПО для проектирования, производства и бизнеса. Графстанции линейки ThinkStation PЗ30 и ноутбуки ThinkPad P получили сертификаты совместимости при работе с системой проектирования КОМПАС-3D v18. Последняя версия системы позволяет работать с большими 3D-сборками объемом до нескольких миллионов компонентов и задействовать всю мощность рабочих станций Lenovo.
Стационарные модели ThinkStation P330 получили возможность конфигурирования с процессорами Intel последнего поколения вплоть до Core i9-9900K, которые обеспечивают высокую производительность как приложений, чувствительных к тактовой частоте ядра, так и приложений с эффективным использованием многоядерной архитектуры. Профессиональные графические карты семейства NVIDIA Quadro последнего поколения — вплоть до RTX 4000 — эффективно справляются с отображением сложных моделей, а возможность расширения оперативной памяти до 128 Гб (модели Tower/SFF) позволяет работать с крупными сборками.
Полный перечень сертифицированных устройств: • ThinkStation P330 Tower; • ThinkStation P330 SFF; • ThinkStation P330 Tiny; • ThinkPad P43s; • ThinkPad P53s; • ThinkPad P53; • ThinkPad P73; • ThinkPad P1.
КОМПАС-3D — система трехмерного проектирования, ставшая стандартом для тысяч предприятий, благодаря сочетанию простоты освоения и легкости работы с мощными функциональными возможностями твердотельного и поверхностного моделирования. Ключевой особенностью продукта является использование собственного математического ядра С3D и параметрических технологий, разработанных специалистами АСКОН. КОМПАС-3D обеспечивает поддержку наиболее распространенных форматов 3D-моделей (STEP, ACIS, IGES, DWG, DXF), что позволяет организовывать эффективный обмен данными со смежными организациями и заказчиками, использующими любые CAD / CAM / CAE-системы в работе.
Контактное лицо: Баранхеева Александра
Компания: Lenovo
Добавлен: 20:27, 20.03.2020
Количество просмотров: 444
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия608 |
| «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, Россия599 |
| 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, Россия677 |
| 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. |
|
 |