Blog dell'azienda Riciclare Marvell DPU Prodotto:OCTEON DPU,OCTEON TX2 DPU,ARMADA DPU

Riciclare Marvell DPU Prodotto:OCTEON DPU,OCTEON TX2 DPU,ARMADA DPU

Shenzhen Mingjiada Electronics Co., Ltd.è diventata una forza importante nel settore del riciclaggio di componenti elettronici con le sue ricche linee di prodotti, la sua visione globale e i suoi servizi professionali.

I prodotti riciclati includono, a titolo esemplificativo:IC 5G, IC di nuova energia, IC Internet of Things, IC Bluetooth, IC Internet of Vehicles, IC di livello automobilistico, IC stazione base, IC di comunicazione, IC di intelligenza artificiale, IC medica, IC di elettrodomestici,IC vocale, IC di memoria, IC di sensore, IC di microcontrollore, IC di ricevitore, IC di telefono cellulare, IC di telefono cellulare Apple / IC di orologio, IC indossabile e così via.

Costruito su sette generazioni dei primi processori di infrastrutture di dati più scalabili e ampiamente adottati del settore, Marvell OCTEON® 10,Le piattaforme OCTEON® 10 Fusion e ARMADA® includono una gamma completa di acceleratori hardware in linea e sono ottimizzati per i data center cloud AI, infrastrutture wireless 5G, reti aziendali e wireline.

Unità di trattamento dati OCTEON
La famiglia di DPU Marvell OCTEON 10 è ottimizzata per i carichi di lavoro cloud a iperescala, l'elaborazione dei trasporti 5G, il controller intelligente 5G RAN (RIC) e l'inferenza di bordo,applicazioni di data center per vettori e imprese e box di rete senza ventole.

DPU OCTEON TX2
La famiglia Marvell OCTEON TX2 di processori Arm SoC a 64 bit combina fino a 36 core con blocchi acceleratori hardware configurabili e programmabili che supportano percorsi dati fino a 200G.

DPU ARMADA
Le unità di elaborazione dati Marvell ARMADA sono progettate su misura per offrire prestazioni ottimali, bassa potenza e elevati livelli di integrazione.I nostri core CPU standard ARMv8 sono le implementazioni più avanzate dell'architettura ARM standard del settoreLa famiglia di DPU ARMADA è ottimizzata per applicazioni ottimizzate in termini di costi nelle piattaforme di calcolo, rete e storage.