La traduction n’est pas encore disponible. La description source allemande du catalogue est affichée sans modification.
2.8 GHz, 16 Kerne, 1 Prozessor, 4 × 32 GB-R, 8 SFF, NS204i-u, NC, BCM57416, 2 × 1000 W, PS, EU-Server Der HPE ProLiant DL320 Gen11 bietet als kompakter 1 HE Rack-Server die ideale Balance aus Leistung und Skalierbarkeit für anspruchsvolle Unternehmensumgebungen. Ausgestattet mit einem Intel Xeon Gold 6526Y Prozessor mit 16 Kernen und einer Taktfrequenz von 2.80 GHz bewältigt dieser Server komplexe Aufgaben wie Virtualisierung, Datenmanagement oder Edge AI mühelos. Mit 128 GB DDR5-RAM, verteilt auf vier 32 GB Module, ist das System für effizientes Multitasking und hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten optimiert.Das durchdachte Design des HPE ProLiant DL320 Gen11 unterstützt bis zu acht SFF-Laufwerke mit Hot-Swapping-Funktion, was eine flexible Speicherverwaltung im laufenden Betrieb ermöglicht. Für eine maximale Ausfallsicherheit sorgen zwei redundante 1000 W Netzteile. Dank modernster Schnittstellen wie PCIe 5.0 und schnellen 10 Gbps Netzwerk-Anschlüssen lässt sich der Server nahtlos in moderne IT-Infrastrukturen integrieren. Ob für physische, virtuelle oder containerisierte Anwendungen dieser Server liefert zuverlässige Rechenleistung bei hoher Wirtschaftlichkeit. - Anzahl Prozessorensockel: 1 - Prozessor Vorverbaut: Ja - Anzahl installierter Prozessoren: 1 - RAID-Controller: HPE NS204i-u Gen11 NVMe Hot Plug Boot Optimized Storage Device - Prozessorfamilie: Intel Xeon Gold - Optisches Laufwerk: Kein optisches Laufwerk Intel Xeon Scalable Die Intel Xeon Scalable Prozessoren sind die ideale Basis für sichere und agile Multi-Cloud Datenzentren. Sie liefern Workload-optimierte Leistung und Hardware-beschleunigte Sicherheit. Rechenintensive Aufgaben wie Datenanalysen in Echtzeit, virtualisierte Infrastrukturen und High Performance Computing sind ihre Spezialgebiete. Mit 48 PCIe-3.0-Lanes pro CPU, 6 DDR4-Speicherkanälen und dem erweiterten AVX-512 Befehlssatz geniessen Sie beste Leistung in Modeling, Simulationen, Datenanalysen und Machine Learning.
