CXA-4F1W

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製品概要

SMARTのCXA-4F1Wは、4-DIMM AICであり、CXL™規格を利用したType 3 PCIe Gen5アドインカード(AIC)です。このカードは、フルハイト・ハーフレングスのPCIeフォームファクターモジュールに取り付けられた4つのDDR5 RDIMMから成り立っています。合計帯域幅が64GB/sの単一のx16 CXLポートを実装するために、1つのx16 CXLコントローラーが使用されています。

各RDIMMソケットは最大128GBのRDIMMをサポートし、最大メモリ容量は512GBです。CXLコントローラーには、「信頼性、可用性、およびサービス性」(RAS)機能、高度なアナリティクス、およびin-bandまたはside band(SMBus)監視機能を備えた強化されたセキュリティ機能が実装されています。

SMARTは、CXL標準を利用したType 3(CXL.mem)メモリ製品を開発し、プロセッサコアごとのより多くのメモリが求められている産業ニーズに対応しています。CXLインターコネクト仕様により、PCIeまたはEDSFFフォームファクターにおけるメモリ形状オプションの大幅な拡張が可能です。

RAS機能:

  • End-to-end data path integrity with overlapping parity/ECC
  • SECDED ECC support to DDR
  • Reed–Solomon ECC support to DDR
  • Programmable patrol scrub
  • Secure boot
  • Secure firmware update
  • Device personalization/certificates
  • Attestation
  • Key management
  • Firmware Authentication, Integrity Check
  • Firmware encryption 
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注文情報

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パーツ番号

キャパシティ

[メモ]

STXPL512GMC4RD5
512GB
With 4 128GB DDR5 RDIMMs
STXPL256GMC4RD5
256GB
With 4 64GB DDR5 RDIMMs
STXPL128GMC4RD5
128GB
With 4 32GB DDR5 RDIMMs

[商品詳細]

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主要

技術
DDR5
フォームファクタ
AIC (Add In Card)
CXL仕様への準拠
2.0
温度
C-temp: 0˚C to 70˚C

性能

密度
128GB 256GB 512GB
データスループット
64.0 GBps
DDR5チャネルx(# DPC)
2 x (1 x 80b)

環境的

RoHS
Yes

物理的

寸法
33.90 (W) x 167.52 (L) x 111.15 (H) mm

テクノロジー

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ソリューション

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企業に設置されるITデバイスとシステムが増加するにつれ、生成されるデータ量が増大し、実際の機器とクラウドなどの仮想空間の間で毎日転送されています。これらの大規模なデータを効率的かつ効果的に保存および管理するには、社内のデータセンターに対応できるデータインフラストラクチャを構築するか、クラウドサービスプロバイダーにアウトソーシングする必要があります。データインフラストラクチャを企業の内部または外部に構築する場合でも、主な目的は、プロセスを収集し、安定した安全な条件下でデータを保存して、企業の運用を中断しないようにすることです。

 

中規模健康保険会社であろうと、大規模eコマースサービスプロバイダーであろうと、ストレージサーバーはあらゆる事業運営のデータ管理の点で重要な役割を果たします。ネットワーク接続を介して生成および転送されるデータの量が増えるとともに、データアクセスを有効にしつつ、セキュリティを維持しながら、データを効率的に処理および保存することが重要になります。用途やデータアプリケーションが何であれ、分析や事業運用のために大量のデータが送信、収集、処理される場所で、ストレージサーバーを使用できます。

高速化された AI と ML のワークロードでは、処理される大量のデータに対応するために高帯域幅のメモリが必要になることがよくあります。最新のアクセラレータの計算能力に合わせて、より高い帯域幅を提供できるメモリアーキテクチャが必要です。これには、より広いメモリバス、より高速なメモリインターフェイス、または高帯域幅メモリ(HBM)テクノロジーの統合など、DRAM設計の革新が含まれる可能性があります。

HPC(High Performance Computing/ハイパフォーマンスコンピューティング)は、気象、農業、宇宙などの複雑な問題をモデル化して理解するために使用されている主要なソリューションです。HPC用途には、限られた時間枠でデータを処理し、複雑な計算を高速で実行する機能が必要となります。AI機械/深層学習、データ分析、医学研究などの用途向けに、HPCは大量のデータをリアルタイムで処理できます。HPCが増加するにつれて、期待に応えるための高性能で信頼性の高いメモリに対する要求も高まります。

 

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