Сетевой адаптер PCIE8 10GB 2PORT SFP+ ETH LRES1002PF-2SFP+ LR-LINK

LRES1002PF-2SFP + - это адаптер PCI Express v3.0 x8 с двойным оптическим портом 10G Ethernet-сервера, разработанный независимой компанией Shenzhen Lianrui Electronics Co., Ltd. на основе Netswift SP1000A, который является китайским решением управления чип-мастером. Продукт также совместим с PCI-e v3.0 x16 и поддержкой PCI-e v2.1 / v2.0 / v1.1. Адаптер имеет теоретическую пропускную способность 20 ГБ для двухпортовой скорости двунаправленной передачи в слоте PCI Express v3.0 x8 и скорость двунаправленной линии связи 40 ГБ для двух портов.<br /> Компания Shenzhen Lianrui Electronics Co., Ltd. выпустила волоконно-оптическую сетевую карту LRES1002PF-2SFP + Ethernet с независимыми правами интеллектуальной собственности. Эта волоконно-оптическая сетевая карта имеет ускорение производительности ЛВС, безопасность сети, конвергенцию сети, виртуализацию сети, мостовое соединение центра обработки данных и т. Д. Функция одного порта составляет 10 Гбит / с, количество логических вентилей главного контроллера достигает 18 миллионов, - емкость SRAM достигает 25 Мбит, и поддерживается интерфейс хоста последовательной шины PCIE 3.0.<br /> Контроллер, используемый в LRES1002PF-2SFP +, - это Netswift SP1000A, который является самоконтролируемым. Существуют значительные инновации в многоуровневой архитектуре очереди прямого доступа к памяти, бесшовном переключении сетей горячей миграции виртуальных машин и перекрестных срезов, и общая технология достигла международного передового уровня. Показатели, включающие среднюю задержку передачи и фактическую скорость передачи пакетов, достигли самого высокого уровня, раскрытого в отрасли. И прошел X86, SW, FT и другие платформы для авторитетного тестирования и применения, показав отличную производительность.<br /> LRES1002PF-2SFP + Эта плата адаптера сервера используется для адаптации к потребностям серверов, рабочих станций и интернет-центров обработки данных для сетевого трафика и разгрузки данных, обработки и виртуализации и операций с большими данными.