Модуль оперативной памяти xFusion M564R96

Модуль оперативной памяти xFusion M564R96 объёмом 32GB типа DDR5 ECC с частотой 4800 MHz — высокоскоростная память с коррекцией ошибок для критических серверных систем. Сертифицирована для полной совместимости с платформой xFusion, гарантирует надежность при любых нагрузках от легких до максимальных.

Технология ECC (Error-Correcting Code) обнаруживает и исправляет однобитные ошибки в реальном времени, предотвращая корупцию данных, которая может привести к критическим отказам приложений. Каждые 64 бита данных защищены 8 битами контрольного кода ECC. Модуль также поддерживает ChipKill — технология, которая может восстановить данные даже при полном отказе одного чипа памяти.

Производительность и характеристики

Модули оптимизированы для работы в многопроцессорных системах с поддержкой:

• NUMA (Non-Uniform Memory Access) — оптимальное распределение памяти между сокетами процессоров
• Memory Ranking — использование нескольких микросхем на одном модуле для увеличения емкости
• Registered DIMM (RDM) — буферизация адресных и управляющих сигналов для стабильности в многопроцессорных системах
• Power Management — поддержка режимов энергосбережения, снижение потребления при низкой нагрузке

Пропускная способность 4800 MHz обеспечивает высокоскоростную передачу данных между процессором и памятью. При полной загруженности всех каналов памяти, пропускная способность достигает более 300 ГБ/с, достаточно для обслуживания интенсивных рабочих нагрузок без узких мест.

Надежность и долговечность

Каждый модуль проходит строгий контроль качества на соответствие промышленным стандартам. MTBF > 1,000,000 часов при стандартных условиях эксплуатации. Поддержка диапазона температур от 0°C до 85°C обеспечивает стабильную работу в различных условиях дата-центра. Ограничение максимального тока защищает микросхемы от перегрева при экстремальных нагрузках.

Применение

Идеально подходит для:

• Виртуализации — сотни виртуальных машин на одном хосте требуют большого объёма памяти
• Баз данных — кэширование данных в памяти ускоряет запросы в 100+ раз
• Контейнеризации — высокая плотность контейнеров требует большого объёма памяти
• Обработки BigData — хранение промежуточных данных в памяти в Hadoop/Spark
• In-memory хранилищ — Redis, Memcached, Elasticsearch требуют гигабайты памяти