**Башенные серверы: возможности, расширения и практическое применение**

Башенные серверы, такие как HPE ProLiant ML350 Gen10, представляют собой мощные и гибкие решения для офисов, малого бизнеса и специализированных задач. Их ключевая особенность — возможность масштабирования и конфигурации под конкретные нужды пользователей. В данной статье рассматриваются основные технические характеристики, варианты расширения и практическое применение.

**Кому подойдут башенные серверы?**
Башенные серверы рассчитаны не только на офисы и малый бизнес, но и на:
**Научно-исследовательские центры:** для проведения вычислительных экспериментов и моделирования.
**Медиа-студии:** для работы с графикой, рендеринга и монтажа.
**Разработчиков ИИ и машинного обучения:** благодаря поддержке графических ускорителей.
**Организации с высокими требованиями к безопасности данных:** с использованием локального хранилища.
**Учебные учреждения:** для размещения учебных платформ и серверов дистанционного обучения.

**Что способен выполнить сервер такого класса?**
Несмотря на субъективность вопроса, башенные серверы способны справляться с широким спектром задач:
Обработка больших данных (Big Data).
Запуск виртуальных машин (VMware, Hyper-V).
Обеспечение работы веб-приложений и баз данных.
Хранение и обработка мультимедиа (видео, графика, звук).
Построение локальных сетей с высокой производительностью и надёжностью.
Реализация облачных решений в гибридной инфраструктуре.

**Максимальное расширение технических характеристик**
**Процессоры (CPU)**
**Количество:** до 2 процессоров Intel Xeon Scalable (Silver, Gold, Platinum).
**Ядра:** до 60 ядер и 120 потоков.
**Частота:** до 4.0 ГГц.
**Оперативная память (RAM)**
**Объём:** до 3 ТБ DDR4 (24 слота DIMM).
**Скорость:** до 3200 МГц.
**Хранилище данных**
**Количество отсеков:** до 24 (2.5” SSD/HDD) или 12 (3.5”).
**Общий объём:** до 184 ТБ на SSD NVMe.
**Типы накопителей:** SAS, SATA, NVMe.
**Графические ускорители (GPU)**
**Количество:** до 4 GPU (NVIDIA A100, Quadro, AMD Radeon Pro).
**Применение:** рендеринг, расчёты, ИИ.
**Сетевые интерфейсы (NIC)**
**Базовые:** 2 порта 1GbE.
**Расширение:** адаптеры 10GbE или 25GbE.
**Энергопитание**
**Мощность:** до 2 блоков питания по 1600 Вт каждый.

**Пример максимальной конфигурации**
**CPU:** 2x Intel Xeon Platinum 8380 (28 ядер, 56 потоков).
**RAM:** 3 ТБ DDR4.
**Storage:** 24x NVMe SSD 7.68 ТБ (184 ТБ).
**GPU:** 4x NVIDIA A100 Tensor Core GPU.
**NIC:** 2x10GbE + 1x25GbE.
**PSU:** 2x1600 Вт.
Такое оборудование подходит для задач искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений (HPC) и корпоративных приложений.

**Ключевые слова, библиография и хэштеги**
**Ключевые слова:**
Башенный сервер
HPE ProLiant ML350 Gen10
Расширяемость сервера
Обработка больших данных
Машинное обучение
**Библиография:**
Hewlett Packard Enterprise (HPE): https://www.hpe.com
Intel Xeon Scalable: https://www.intel.com
NVIDIA GPU Solutions: https://www.nvidia.com
VMware Virtualization: https://www.vmware.com
**Хэштеги:** #ServerExpansion #HPEProLiant #TowerServer #Virtualization #BigData #MachineLearning #HPC #DataStorage #BusinessIT #GPUAccelerated

https://bastyon.com/kolibristudio?s=61cd120b79c015f47518153fc33fc72dda4b699ec136069e71c4029afb6a923f&ref=PPuoSzXpSnY1Q4w1MLeVdLcbaUpVDCwpBp