dellemc自带系统名称

dellemc自带系统名称,第1张

dellemc自带系统名称
在存储方面,戴尔宣布了VMAX Scale-out储解决方案PowerMax的最新版本(VMAX被重新命名为PowerMax,全闪存版本)。CPU升级, 现在使用的是PowerBrick(引擎或一对控制器)而不是V-Brick,而HyperMatrix *** 作系统则成为PowerMax *** 作系统。
PowerMax的设计是为了支持NVMe Attached Storage存储。PowerMax使用标准的双端口NVMe驱动器,并支持NVMe over Fabrics(NVMe-oF)和其他协议,因此,戴尔EMC脱离Apeiron、E8、Excelero、Pavilion等阵营,加入了IBM、Kaminario、NetApp和Pure Storage竞争行列。PowerMax有两种配置,分别是2000和8000(2000可视为升级版的VMAX 250F, 8000为升级版VMAX 950F)。
硬件Brick对应的CPU也是沿着Intel产品发展曲线从VMAX 250F/950F的Broadwells升级到Xeon E526xx v4,尽管最大Core数576没有发生变化,但IOPS从950F的670万上升到8000的1000万。
PowerMax 2000能够提供高达170万的IOPs和1PB容量,可以扩展到2个PowerBricks。PowerMax 8000能够传输高达1000万的IOPs和4PB容量,可扩展到8个PowerBricks。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_03
PowerMax family,来源:戴尔EMC
同时引入了Inline重复数据删除功能,可以与现有的Inline压缩一起使用,可高达5:1的数据缩减率,支持灵活开关。最大有效容量与250F和950F的最大(1PB和4PB)保持一致,在10U的PowerBrick中支持从13TB开始起配。PowerMax的机架密度是VMAX的2倍,能耗降低了40%。
PowerMax的运行软件将有两个版本组成: 即Essentials和Pro。Essentials 版本提供了SnapVX,deduplication和QoS等特性,而Pro版本提供远程复制、PowerPath和SRM。这两款PowerMax软件和对应的硬件在201857号可销售。
PowerMax对NVMe SCM的支持将极大地减少阵列的延迟。使用NVMe闪存驱动器的PowerMax的响应时间比之前的VMAX减低25%,而端到端NVMe和SCM的组合将使PowerMax的响应时间比VMAX快50%。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_04
PowerMax Response,来源:戴尔EMC
PowerMax *** 作系统使用机器学习、预测分析和模式识别等技术使得存储系统更加智能和自动化。在机器学习方面,新的PowerMax *** 作系统可从VMAX设备上收集的性能和相关数据(包括阵列的实时数据),PowerMax可以决定哪些数据或数据块可以存储在哪些存储层上,它通过利用超过4000万套部署数据集(存储)和IO读、写、Get和Put等 *** 作中变得更加智能。
戴尔还宣布了对XtremIO X2的一些重要改变,XtremIO X2在其目前的产品线中,其定价减半(55%),正试图以一个入门级的系统打入中档市场。XtremIO X2在其软件中添加了新功能(提供了将变化数据复制到目标系统的复制方式),这将减少在进行本地复制时传输的数据量。戴尔还宣布,未来版本的XtremIO X2将支持NVMe SCM。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_05
入门级XtremIO X2,来源:戴尔EMC
在计算方面,戴尔宣布了R940xa和R840,这两个新的Four-Socket (四路)系统的PowerEdge服务器将在2018年第二季度上市。R940xa(“XA”代表数据的“eXtreme Aggregation”),因为它的CPU和GPU比为1:1,所以它支持四个GPU。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_06
PowerEdge R940xa,来源:戴尔EMC
R840支持多达24个NVMe驱动器和两个GPU,支持两个GPU或FPGA作为CPU加速,在Monte Carlo Risk Analysis模拟测试中,R840比R820快35倍。支持OpenManage RESTful API管理和用于DevOps集成的IDRAC9。R940xa和R840都被设计用来处理人工智能(AI)、机器学习和数据分析。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_07
PowerEdge R840,来源:戴尔EMC
戴尔预览了它的新PowerEdge MX(“MX”代表模块化架构)可组合服务器产品,它是基于一个双插座模块化的“动态”架构。这是专门为解决软件定义数据中心(SDDC)中的需求而设计的。SDDC面临的最大挑战之一是能够支持的SDDC的设备数量。MX家族通过支持8000个PowerEdge设备的管理来解决这个问题。这些设备将提供比现有服务器多3倍的存储和5倍的I/O性能。MX产品将于2018年下半年推出。
详解Dell EMC发布的PowerMax存储和R系列计算系统_java_08
PowerEdge MX,来源:戴尔EMC
通过其Synergy可组合系统, 戴尔现在加入了HPE和Liqid、DriveScale、Inspur和Supermicro等公司开发可组合的服务器产品。
针对虚拟桌面基础设施,发布了一个新的Wyse客户端5070。支持多个端口和21个插槽,包括多个显示端口,Type C标准USB 31、以及有线和无线连接,它可以配置多个4K显示器。它是高度可定制、适合大量终端用户的方案。客户端支持Citrix、微软或VMware虚拟桌面,并支持运行Wyse ThinOS、ThinLinux或Windows 10IoT企业 *** 作系统。
VxRail和VxRack SDDC这两个戴尔的超融合系统也成为了焦点,为了增强虚拟桌面,戴尔EMC已经扩展了VDI完整的解决方案,包括支持戴尔EMC VxRail和基于第14代PowerEdge的vSAN Ready Nodes新特性,该解决方案还添加了NVIDIA Quadro虚拟数据中心工作站(Quadro vDWS)软件和NVIDIA Tesla P40 GPU。
VxRail获得NVMe、2X内存、2X图形加速能力,以及高多的聚合网络带宽。并通过STIG(安全技术实现指南)和自动化脚本加速安全基础设施的部署。
简单总结: PowerMax最大的亮点在于其端到端NVMe和NVMe over Fabric闪存设计,转为Tier0高性能、底时延设计;并平滑支持SCM存储介质;基于机器学习,智能布局数据存储位置;Inline重删压缩性能近零损耗,灵活打开和关闭;继承大型机,eNAS和双活等特性支持能力。
端到端NVMe和NVMe over Fabric(2019早期支持,VNMe over FC)
SCM存储介质(Intel Optane敖腾)
机器学习来智能布局数据存储位置
NAS能力(eNAS, PowerMax 2000/8000分别支持4和8个Data Mover)
大型机FICON支持(这个特性市场用到的不多)
从产品演进来看,VMAX100K/200K(2-8控)和VMAX400K(2-16控)是通过升级VMAX10K/20K(2-8控)和VMAX40K(2-16控)而来,从硬件和架构来看,VMAX3由之前CX4(VMAX)和VNX7500(VMAXe)升级到V-Brick,从系统架构来看,从VMAX/VMAXe的Virtual Matrix升级到Dynamic Virtual Matrix再到HyperMatrix;VMAX AF功能类似VMAX3系列且采用V-Brick,PowerMax已经是第4代产品。
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戴尔R730服务器停产时间15年2月份。

戴尔二手服务器在国内非常受欢迎,戴尔R730属于第十三代服务器,由于十四代服务器R740还没有大规模出货到大公司更新,所以目前R730还没下架的二手货还有的。

戴尔R730服务器性能:

Dell PowerEdge R730 功能齐全,灵活性强,使其成为令人难以置信的通用型服务器。这主要是因为它使用了强大的英特尔处理器、支持大内存、快速存储和 GPU 加速,这使其成为要求苛刻和资源繁重的环境需求的理想选择。R730 在存储方面也具有高度可扩展性,因为它支持多达 16 个 12Gb SAS 驱动器。

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用,在人工智能时代,AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内,有人预测在人工智能时代,AI服务器将会广泛的应用于各个行业,那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢?为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢?

从服务器的硬件架构来看,AI服务器是采用异构形式的服务器,在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式,如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较,在内存、存储、网络方面没有什么差别,主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存,满足各种数据的收集与整理。


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我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者,采用的是串行架构,在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理,使得CPU的结构复杂,而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。


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但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用,充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长,这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验,并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限,但数据的增加却还在持续,因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下,AI服务器应运而生。


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现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式,因为GPU与CPU不同,采用的是并行计算的模式,擅长梳理密集型的数据运算,如图形渲染、机器学习等。在GPU上,NVIDIA具有明显优势,GPU的单卡核心数能达到近千个,如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个,计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展,也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

T410可安装2个CPU,每个CPU对应4个内存槽位,单CPU可支持4x8GB=32GB内存,购买服务器的内存。
服务器上显卡一般使用高性能计算的GPU,一般对服务器的显示要求不高,使用集成显卡就可以,有些PCIe的显卡安装上去不一定能识别到。

很好!
戴尔笔记本电脑是一种商务笔记本电脑,非常适合用于我们的商务工作当中,它的性能十分强大,内部的配置非常优秀,它的 *** 作系统是家庭高级版系统,戴尔笔记本电脑还配置了非常特别的主板芯片。戴尔笔记本电脑的待机时间非常长,最多可以待机6个小时,它内部配置了性能超好的 锂电池 ,键盘是全尺寸键盘,有些戴尔笔记本电脑的还具有指纹的识别功能。戴尔比笔记本电脑的屏幕技术采用的是LED背光技术。
戴尔笔记本电脑还具有很多的功能,它有集成式的摄像头,还有蓝牙传输功能,在戴尔笔记本上有多个接口,还有相关的视频接口、音频接口等等,在戴尔笔记本上还有扩展卡槽。
戴尔笔记本电脑品牌是一个世界级别的大品牌,它的产品性能是经过多年的长期考验过关的,戴尔笔记本电脑的产品性能还是非常值得信任的,戴尔笔记本电脑的外部设计非常独特,它的内部配置也让消费者非常满意,是一款非常完美的笔记本电脑。


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