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Supermicro anuncia los últimos productos de almacenamiento all-flash que aprovechan la memoria E3.S y CXL.

SAN JOSE, Calif, 2023年8月14日 /PRNewswire/ -- Super Micro Computer, Inc.(NASDAQ: SMCI)は、クラウド、AI/ML、HPC、ストレージ、5G/Edge、グリーンコンピューティングをリードする、トータルITソリューションプロバイダーです。同社は、大量の非構造化データをCPUやGPUに送り込み、より高速化が求められる、大規模AIトレーニングやHPCクラスターの需要に応えるため、業界初のPCIe® Gen5 ドライブとCXLモジュールをサポートする、高スループット、低レイテンシのE3.Sストレージ・ソリューションの提供を発表しました。

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Supermicro amplía la oferta de su cartera de almacenamiento All-Flash E3.S

Supermicro soluciones de almacenamiento E3.S de alto rendimiento y baja latencia compatibles con las primeras unidades PCIe® Gen5 y módulos CXL del sector para satisfacer las demandas de los grandes clústeres de entrenamiento de IA y HPC, en los que es necesario enviar grandes cantidades de datos no estructurados a las GPU y CPU para obtener resultados más rápidos.

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Supermicro anuncia nuevas soluciones de almacenamiento all-flash E3.S.

Supermicro ha anunciado una gama de nuevas soluciones de almacenamiento all-flash E3.5 para satisfacer las demandas de los grandes clústeres de entrenamiento de IA y HPC, donde se deben entregar grandes cantidades de datos no estructurados a las GPU y CPU para lograr resultados más rápidos.

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Supermicro anuncia soluciones de almacenamiento E3.S

Super Micro Computer, Inc., líder mundial en el campo de la informática de alto rendimiento, el almacenamiento, las soluciones de red y la tecnología informática de gran tamaño, ofrece las soluciones de almacenamiento E3.S más avanzadas, con una gran capacidad de almacenamiento y una mínima pérdida de datos.

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Supermicro anuncia la producción de alto volumen de su cartera de almacenamiento All-Flash E3.S con nuevas ofertas de expansión de memoria CXL

SAN JOSÉ, California, 10 de agosto de 2023 — Supermicro, Inc., un proveedor de soluciones de TI completas para Nube, IA/ML, Almacenamiento y 5G/Edge, está entregando soluciones de almacenamiento E3.S de alto rendimiento y baja latencia que soportan las primeras unidades PCIe Gen5 y módulos CXL de la industria para satisfacer las demandas de grandes clústeres de entrenamiento de IA y HPC, donde grandes cantidades de datos no estructurados deben ser entregados a las GPUs y CPUs para lograr resultados más rápidos.

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