Техническое описание сервера Lenovo ThinkSystem SR645
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 (1x64 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.
