DDR4 SKhynix 32Gb 2Rx8 PC4-3200AA-RB2-12 HMA84GR7DJR4N-XN

Модуль оперативной памяти DDR4 SKhynix 32Gb 2Rx8 PC4-3200AA-RB2-12 HMA84GR7DJR4N-XN предназначен для использования в серверных системах и системах хранения данных (СХД). Данная память обеспечивает высокую производительность и стабильность работы в условиях интенсивных нагрузок, характерных для телекоммуникационного оборудования, центров обработки данных и корпоративных инфраструктур.

Основные характеристики

• Форм-фактор: DIMM 288-контактный, совместимый с серверными материнскими платами.
• Тип памяти: DDR4 с частотой PC4-3200AA-RB2-12 (3200 МГц).
• Объем: 32 ГБ, организованный как 2Rx8 (двухранговая модульность по 8 бит на чип).
• Пропускная способность: до 25.6 ГБ/с на канал, что критично для обработки больших потоков данных в системах с высокой нагрузкой по портам и коммутации.
• Тип чипов: SKhynix HMA84GR7DJR4N-XN, обеспечивающие низкое энергопотребление и высокую надежность.
• Регистровая память (Registered) с функцией ECC (Error-Correcting Code), что минимизирует ошибки при передаче данных в критически важных приложениях.

Преимущества

• Высокая совместимость с серверами и СХД от ведущих производителей, поддерживающих DDR4 ECC Registered.
• Стабильность при длительных нагрузках: модуль рассчитан на круглосуточную работу в условиях дата-центров и телекоммуникационных узлов.
• Энергоэффективность: напряжение питания 1.2 В снижает тепловыделение и затраты на охлаждение.
• Поддержка виртуализации и RAID-массивов: большой объем памяти позволяет эффективно обрабатывать данные при работе с VLAN, маршрутизацией и системами хранения.

Применение

Модуль DDR4 SKhynix 32Gb 2Rx8 PC4-3200AA-RB2-12 идеально подходит для установки в серверы, используемые для маршрутизации трафика, управления коммутацией с поддержкой PoE и SFP, а также в СХД с отсеками для дисков. Он обеспечивает быстрый доступ к данным при работе с базами данных, виртуальными машинами и облачными сервисами. Рекомендуется для модернизации систем, где требуется высокая пропускная способность памяти для обработки множества параллельных запросов.