Сервер Lenovo ThinkSystem SR645

Модель: 7D2XA06NEA

Основные характеристики:

• Процессор: AMD EPYC 7413
  24 ядра, 48 потоков, базовая частота 2.65 ГГц, 128 МБ кэш-памяти, TDP 180 Вт
• Оперативная память: 64 ГБ DDR4 3200 МГц (1×64 ГБ, 2Rx4 RDIMM)
• Хранение данных:
  Контроллер RAID ServeRAID 9350-8i с 8 разъемами для подключения SAS/SATA устройств
  Поддержка горячей замены дисков (Hot Swap)
• Графика: 2 ГБ памяти для управления RAID-контроллером
• Энергоснабжение: Блок питания 1100 Вт Titanium (сертификация 80 Plus Titanium) для высокой энергоэффективности
• Охлаждение: 6 вентиляторов Performance Fans для эффективного охлаждения системы
• Управление и мониторинг: XClarity Controller Enterprise (XCC Enterprise) для централизованного управления и мониторинга состояния сервера
• Монтаж: Поддержка системы без инструментов (Toolless V2 Rails) для упрощенного монтажа и обслуживания
• Размеры и форма: Корпус в формате 2U (стандартный для серверов Rackmount)
• Поддержка ОС: Поддержка различных операционных систем, включая Linux и Windows Server

Интерфейсные порты:

• USB порты: 2 порта USB 3.2 Gen 1 (задний панель)
• Сетевые порты: 2 порта 10Gb Ethernet (RJ-45) для высокоскоростного подключения
• VGA: 1 порт VGA для подключения монитора
• Serial порт (COM): 1 порт для подключения периферийных устройств
• Порты для хранилища: 8 отсеков для SAS/SATA жестких дисков/SSD с поддержкой горячей замены
• PCIe слоты: Поддержка PCIe 4.0 с несколькими слотами для карт расширения (в том числе для сетевых карт, карт RAID и других устройств)

Области применения:

Сервер Lenovo ThinkSystem SR645 с архитектурой AMD EPYC идеально подходит для следующих задач:

• Центры обработки данных: Высокая производительность и масштабируемость для обработки больших объемов данных и выполнения вычислительных задач.
• Виртуализация: Отличный выбор для хостинга виртуальных машин и реализации инфраструктуры виртуализации с высокой плотностью.
• Обработка больших данных: Системы для анализа больших объемов данных, включая хранилища данных, аналитические платформы и системы машинного обучения.
• Высокопроизводительные вычисления: Идеален для HPC (High Performance Computing) задач и научных вычислений, требующих мощных вычислительных ресурсов.
• Облачные вычисления: Использование в облачных средах для обеспечения гибкости и масштабируемости инфраструктуры.
• Интернет вещей (IoT): Подходит для обработки и анализа данных с множества сенсоров и устройств в IoT-сетях.