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2016年11月15日在北京，戴尔发布了PowerEdge

T30，并在现场做了T30的运行展示。通过这款服务器，用

户可将来自多个桌面与工作站的数据和应用整合到一台服务

器上，使数据与应用更容易共享、更新、备份并受到保护。

同时，PowerEdgeT30拥有强大的内部存储扩展能力，使

用户不仅可以高效协作及办公，按自己的步调发展业务，还

能确保平台的稳定以及投资受到保护。

外形小、噪音低

PowerEdgeT30从外形上看跟普通台式机别无二致，

可以轻松地部署在办公室的某个角落，虽然它体积小，但却

可以支持最大6块硬盘，可以从容地把办公室的数据资料、

文档、照片和视频等文件集中存储到服务器上，并可实现软

件和文件的备份。PowerEdgeT30根据配置不同可选择奔

腾双核G4400、酷睿双核i3以及至强四核E3三款英特尔多

核处理器，可支持DDR4内存，最大的内存插槽达为4个，

并采用第三代PCI插槽，吞吐数据量是第二代的两倍。

同时PowerEdgeT30运行声音非常小，可以放在图书

馆和教室里使用。PowerEdgeT30在现场运行时几乎听不

到声音，所以将其部署在家里或者小型办公室也不会产生影

响生活和工作的噪音。

安全、稳定、可靠

使用服务器要比普通台式机或者笔记本电脑投资回报率

高，服务器的寿命、稳定性和可靠性都可以支持企业逐步发

展壮大，以上三点也是PowerEdgeT30的优势。同时在本

地使用服务器来存储数据将比云存储数据更加安全高效。

关于内存的设计，戴尔的服务器通过以下三点提高运行

的稳定性。

◎MPR（内存分区模块）功能：当内存里某个模块出

现错误，该模块就会被隔离出来，程序运行到这一部分，通

过指令可以让存储的数据不会存到内存分区，从而保障程序

继续运行。

◎容错功能：如果数据出现错误的时候，可以通过奇偶

校验自动地纠正过来。

◎预警功能：当硬件出现错误，可以提前告知内存有可

能在接下来的时间有一个故障，做一个预警。客户看到这种

情况可以及时更换你故障的内存，就保证务器是在计划时间

内宕机的。

适合小型办公室或家庭办公室的服务器

戴尔PowerEdgeT30

供稿/杨启森

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2016.11

除了内存设计增强稳定性外，戴尔的服务器在企业级产

品的电源都支持热插拔。并可实现当系统处于低负载情况下，

可使第二个电源自动处于休眠的状态，从而将电源能耗降到

最低。同时，戴尔的服务器还有容错功能，即功耗非常高的

情况下，就会自动地把两个电源从冗余的功能变成并行的状

态。如果服务器的能耗过高，或者一个电源出现了故障，为

了保护服务器，就会自动将功耗降到安全的范围。

PowerEdgeT30采用新风冷却解决方案（FreshAir

Solution），通过使风扇的风以3D的旋转方式从前面进

入，经过服务器设定的轨迹运行，再把服务器里面的热量从

后面带走，这使得PowerEdgeT30的工作温度最高可达到

45℃，从而让用户在更苛刻的环境下继续使用服务器的功能。

为了保障服务器中的数据，戴尔通过使用RV控制的防

振动技术让风扇转的时候不会影响整个机器的硬盘旋转，从

而延长硬盘的寿命，减少数据存储的错误。

贴近中国客户

PowerEdgeT30的三款配置，配置一（英特尔奔腾处

理器）和配置二（英特尔酷睿i3处理器）都是单独为中国

用户设计的。戴尔PowerEdgeT30已于2016年11月11

日在中国全面上市，全球其他国家的产品发布会比中国晚一

个月左右，足见戴尔对中国用户重视。

据悉，PowerEdgeT30系列拥有丰富的配置，价格在

2000元到5000元区间，可选择产品类型丰富，十分适合在

小型办公室或家庭办公室办公的使用人群，并可以满足中国

不断快速成长的中小企业用户的需求，以及制造业、流通业

客户的需求。IM

微软CognitiveToolkit正式上线，支持GPU加速

2016年11月15日，在美国盐湖城SC16超算大会上，

NVIDIA宣布将与微软共同加速企业内部的人工智能。

得益于首款基于微软Azure云端或内部运行的NVIDIA

TeslaGPUs定制式人工智能框架，企业现在可实施覆盖数

据中心和微软云的人工智能平台。该优化平台可在NVIDIA

GPU（包括采用了Pascal架构的GPU和NVLink互联技

术的NVIDIADGX-1超级计算机）和AzureN系列虚拟

机（目前仍是测试版本）上运行微软的CognitiveToolkit。

NVIDIA和微软协作，致力于加速基于GPU系统和微

软Azure云端的CognitiveToolkit，为企业提供以下服务：

多功能：CognitiveToolkit让用户在单一框架下借助

NVIDIADGX-1计算机或NVIDIAGPU系统进行本地模

型训练，然后在Azure云端运行此类模型，这种可扩展的混

合方法可帮助企业迅速创建原型并部署智能特性。

高性能：相比在CPU上运行，由GPU加速的

CognitiveToolkit可以更迅速地执行深度学习和知识推理。

融合Pascal和NVLink互联技术的NVIDIADGX-1计算

机比CognitiveToolkit的CPU服务器快170多倍。

广泛可用性：由NVIDIAGPU驱动的AzureN系列

虚拟机目前已向Azure用户推出预览版。AzureGPU可用

来加快模型训练和评估。由于数千名用户已使用预览版，目

前各种规模的公司均已在AzureN系列虚拟机中运行Tesla

GPU。

CognitiveToolkit和GPU的组合为深度学习的数据应

用提供了前所未有的性能和易用性。因此，企业可利用人工

智能更好地进行决策，更迅速地研发新产品和提供服务。据

悉，在过去的短短两年中，NVIDIA开展深度学习的合作企

业数量增长了194倍，已经超过19,000家，广泛分布在医

疗保健、生命科学、能源、金融服务、汽车和制造等行业。