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AMD Epyc 9274F 24 x 4.05 GHz 24-Core Prozessor (CPU) Tray Sockel (PC): AMD® SP5 320 W 100-000000794
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Highlights & Details
AMD EPYC 9274F Prozessor 4,05 GHz 256 MB L3
- AMD EPYC 9274F, AMD EPYC, Socket SP5, AMD, 9274F, 4,05 GHz, Server/Arbeitsstation
Technische Daten
- Produkt-Art
Prozessor (CPU) Tray
AMD® SP5
- Prozessor-Serie
AMD Epyc
- Prozessor / Model
9274F
- Prozessor / Typ
24-Core
- Prozessor-Kerne (Anzahl)
24 x
- Prozessor Taktfrequenz
4.05 GHz
- Prozessor Turbo-Taktfrequenz (max.)
4.3 GHz
- Leistungsaufnahme (max.)
320 W
- Level 3 Cache
256 MB
- Prozessor-Taktfrequenz
24 x 4.05 GHz / max. 4.3 GHz
- UKCA
nicht relevant
Beschreibung
EPYC Prozessoren liefern eine ausgewogene Architektur mit unübertroffenen Rechen-, Speicher-, E/A- und Sicherheitsfähigkeiten - entwickelt, um Ihre erfolgskritischen Anwendungen zu beschleunigen.
EPYC Hochleistungs-Computing
EPYC schafft die perfekte Balance zwischen Kernen/Threads, Speicher, E/A-Bandbreite und Sicherheit, um eine außerordentliche Performance für viele HPC-Workloads zu liefern.
EPYC Virtualisierung und Cloud
Ob Sie nun einen einzelnen Server bereitstellen, eine private Cloud implementieren oder eine Hybrid-Cloud, EPYC bietet die perfekte Balance aus Computing, Speicher, E/A und Sicherheit für Ihre virtualisierte Umgebung.
EPYC maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) kann ein Treffen von Entscheidungen in Echtzeit bieten, was entscheidend für Geschäftsabläufe ist. EPYC bietet eine solide Grundlage für ML-Anwendungen wie z. B. proaktive Wartung, Betrugserkennung, Überwachung der Netzwerksicherheit, Handel in Echtzeit und selbst fahrende Fahrzeuge.
EPYC Hochleistungs-Computing
EPYC schafft die perfekte Balance zwischen Kernen/Threads, Speicher, E/A-Bandbreite und Sicherheit, um eine außerordentliche Performance für viele HPC-Workloads zu liefern.
EPYC Virtualisierung und Cloud
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EPYC maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) kann ein Treffen von Entscheidungen in Echtzeit bieten, was entscheidend für Geschäftsabläufe ist. EPYC bietet eine solide Grundlage für ML-Anwendungen wie z. B. proaktive Wartung, Betrugserkennung, Überwachung der Netzwerksicherheit, Handel in Echtzeit und selbst fahrende Fahrzeuge.