Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Hardware - 19. 3. 2013

Paměťový modul TRANSCEND DDR3 LRDIMM

Firma TRANSCEND uvádí na trh nový paměťový modul DDR3 Load-Reduced DIMM (LRDIMM) 32GB. Speciální vyrovnávací paměť, jež je součástí této technologie, snižuje zatížení paměti, což se odráží v růstu výkonu a omezení spotřeby energie v serverových systémech. Paměť působí jako zprostředkovatel pro všechny signály od hostitelského zařízení do DRAM čipů. Ve srovnání se standardním RDIMM nebo UDIMM, systém vybavený LRDIMM může obsluhovat více modulů pro jeden kanál bez ztráty rychlosti. Díky podpoře vyšší hustoty paměti se TRANSCEND DDR3 LRDIMM osvědčí všude tam, kde se řeší náročné úkoly jako třeba prostředí virtuálních strojů a v Cloud.



TRANSCEND DDR3 LRDIMM dosahuje optimálního výkonu v serverech založených na platformě Romley od Intelu. Systém s dvěma procesory Intel Xeon E5 2600 umožňuje vyplnit všech 24 slotů. Tímto lze dosáhnout kapacity 768GB. Jedná se o 50% růst paměťové kapacity ve srovnání s RDIMM moduly (maximálně 512GB) a 500% růst ve srovnání s UDIMM moduly (maximálně 128 GB).

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.