DDR5-10600 32 GB (16 GB x2) — Ekstremalna prędkość pamięci w trybie bezprzewodowym
Dążąc do możliwie najwyższej szybkości pamięci DDR5, G.SKILL prezentuje zestaw pamięci o pojemności 32 GB (16 GB x2), pracujący z niesamowitą szybkością DDR5-10600, z procesorem AMD Ryzen 5 8500G i płytą główną ASUS ROG Crosshair X670E GENE.
DDR5-9000 CL38 — najlepsze połączenie wysokiej częstotliwości i niskich opóźnień
Oprócz ultrawysokiej częstotliwości, G.SKILL prezentuje także zestaw pamięci combo o wysokiej częstotliwości i niskim opóźnieniu pod adresem DDR5-9000 CL38-52-52-143 o pojemności 48 GB (24 GB x2), dostępny na procesorze Intel Procesor do komputerów stacjonarnych Core i9-14900K i płyta główna ASUS ROG Maximus Z790 Apex Encore.
Podkręcony moduł CAMM2 nowej generacji w pamięci DDR5-7800 CL36
Wraz z wprowadzeniem nowego standardu modułów CAMM2, firma G.SKILL wykorzystuje również możliwości podkręcania tego nowego formatu. Aby pokazać możliwości podkręcania tego nowego typu modułu pamięci, G.SKILL prezentuje moduł CAMM2 działający na zdumiewającym, szybkim module pamięci DDR5-7800 CL36 o pojemności 48 GB i niskim opóźnieniu, na procesorze Intel Core i9-14900KF i ASUS ROG Płyta główna Z790 Lengshuikeng Concept.
Ultraszybki, przetaktowany moduł R-DIMM DDR5-8000 CL38
Zaprojektowane dla najnowszej platformy AMD Ryzen Threadripper, zestawy G.SKILL Zeta R5 Neo serii R-DIMM DDR5 umożliwiają podkręcanie pamięci dla stacji roboczych. Aby zademonstrować potencjał podkręcania zestawów pamięci R-DIMM, G.SKILL prezentuje zestaw pamięci DDR5-8000 CL38-48-48-127 96 GB (24 GB x4) o niskim opóźnieniu z procesorem AMD Ryzen Threadripper 7960X i ASUS Pro WS Płyta główna TRX50-SAGE WIFI.
Systemy demonstracyjne AI Benchmark z pamięcią podkręcaną
Podczas targów Computex 2024 skupiających się na technologii sztucznej inteligencji, G.SKILL prezentuje wpływ podkręcania pamięci na wydajność obciążeń AI na dwóch zestawach platform, w tym DDR5-8200 i DDR5-5200 U-DIMM do porównania oraz DDR5-6600 i DDR5- Porównanie 4800 R-DIMM. Wykorzystując AI Benchmark Alpha do testowania wydajności uczenia się w zakresie rozpoznawania obrazów i wydajności wnioskowania, AI Computer Vision Benchmark firmy UL Procyon do testowania wydajności wnioskowania generowania obrazu oraz Llama.cpp Benchmark do testowania wydajności wnioskowania generowania tekstu, badany jest wpływ wydajności przetaktowania pamięci na temat tych systemów demonstracyjnych na stoisku G.SKILL.