Vertex triton 12: Купить Vertex TRITON 12 : цена кондиционера Вертекс TRITON 12 в каталоге сплит-систем интернет магазина СитиКлимат

alexxlab
09.02.2023
Комментарии: 0

Сплит-система Vertex TRITON 12

На главную
Каталог
Vertex TRITON 12

Основные
Производитель	Vertex
Назначение кондиционера	Бытовой
Тип кондиционера	Сплит-система
Тип внутреннего блока	Настенный
Режим работы кондиционера	Охлаждение/обогрев
Рекомендуемая площадь помещения	35.0 (кв.м)
Поток воздуха	550.0 (куб. м/час)
Мощность обогрева	3650. 0 (Вт)
Мощность охлаждения	3550.0 (Вт)
Цвет корпуса	Белый
Страна производитель	Китай
Дополнительный сервис	Настройка, Сервисное обслуживание, Установка
Гарантийный срок	36 (мес)
Состояние	Новое
Дополнительные функции и характеристики
Инвертор	Нет
Тип управления	Электронное
Автоматический режим работы	Да
Пульт дистанционного управления	Да
Таймер	Да
Дисплей	Да
Функция ионизации	Нет
Функция памяти	Да
Режим осушения воздуха	Да
Режим вентиляции	Да
Режим приточной вентиляции	Нет
Теплый пуск	Да
Защита от замерзания	Да
Используемый хладагент	R410a
Параметры работы прибора
Потребляемая мощность в режиме охлаждения	1106. 0 (Вт)
Потребляемая мощность в режиме обогрева	1011.0 (Вт)
Минимальная рабочая температура окружающей среды	-5.0 (град.)
Максимальная рабочая температура окружающей среды	43.0 (град.)
Напряжение сети	220~240 В
Частота	50.0 (Гц)
Габаритные размеры внутреннего блока
Высота внутреннего блока	285 (мм)
Ширина внутреннего блока	750 (мм)
Глубина внутреннего блока	200 (мм)
Вес внутреннего блока	9.0 (кг)
Габаритные размеры внешнего блока
Высота внешнего блока	500 (мм)
Ширина внешнего блока	700 (мм)
Глубина внешнего блока	225 (мм)
Вес внешнего блока	25. 0 (кг)
Дополнительные характеристики
Класс энергоэффективности	А
Диаметр труб хладагента	6,35(1/4) – 9,52(3/8)

Vertex Triton

Характеристики модели Triton	Triton 07	Triton 09	Triton 12	Triton 18	Triton 24
Артикул VERTEX	14497	14498	14499	26788	26789
Маркировка внутреннего блока	Triton 07/I	Triton 09/I	Triton 12/I	Triton 18/I	Triton 24/I
Характеристики внутреннего блока
Холодопроизводительность (средняя), кВт	2,05	2,65	3,47	5,28	7,03
Теплопроизводительность (средняя), кВт	2,2	2,7	3,66	5,42	7,18
Потребляемая мощность в режиме оxлаждения, кВт	0,61	0,825	1,215	1,88	2,495
Потребляемая мощность в режиме нагрева, кВт	0,65	0,748	1,13	1,67	2,222
Коэффициент EER (оxлаждение)	2,61	2,61	2,85	2,81	2,82
Коэффициент COP (нагрев)	3,21	3,21	3,24	3,21	3,23
Расxод воздуxа, м3/ч	400	430	530	760	760
Максимальный уровень звукового давления (оxлаждение), дБ (А)	33	33	35	45	45
Размеры блока (ШxВxГ), мм	718x240x180	690x283x199	750x285x200	900x310x225	900x310x225
Размеры блока в упаковке (ШxВxГ), мм	805x305x255	805x305x255	855x305x255	985x365x298	995x365x298
Вес блока, кг	6	6	7,5	9	9
Вес блока в упаковке, кг	8	8	9,5	12	12
Тип компрессора	Роторный	Роторный	Роторный	Роторный	Роторный
Марка компрессора	GMCC (Toshiba)	GMCC (Toshiba)	GMCC (Toshiba)	GMCC (Toshiba)	GMCC (Toshiba)
Диаметр жидкостного трубопровода, мм	6,35	6,35	6,35	6,35	9,52
Диаметр газового трубопровода, мм	9,52	9,52	9,52	12,7	15,88
Диаметр дренажного трубопровода, мм	16	16	16	16	16
Напряжение питания, В / Ф / Гц	220-240 / 1 / 50	220-240 / 1 / 50	220-240 / 1 / 50	220-240 / 1 / 50	220-240 / 1 / 50
Маркировка наружного блока	Triton-07/O	Triton-09/O	Triton-12/O	Triton-18/O	Triton-24/O
Характеристики наружного блока
Размеры наружного блока (ШxВxГ), мм	600x500x232	665x420x280	660x500x240	800x545x315	800x690x310
Размеры наружного блока в упаковке (ШxВxГ), мм	745x550x353	745x550x353	863x585x325	863x585x325	1028x705x430
Вес наружного блока, кг	23	23	31	37	50
Вес наружного блока в упаковке, кг	25	26	34	40	54
Т-ра наруж. воздуxа при оxл. (минимум), С	-7	-7	-7	-7	-7
Т-ра наруж. воздуxа при оxл. (максимум), С	43	43	43	43	43
Длина трассы, м	15 (25)	15 (25)	15 (25)	15 (25)	15 (25)
Перепад высот, м	5	5	5	5	5
Хладагент	R410	R410	R410	R410	R410

Выбрать образ виртуальной машины | Vertex AI Workbench

Экземпляры блокнотов, управляемых пользователями, Образы виртуальных машин для глубокого обучения экземпляры с включенными и готовыми к использованию средами JupyterLab для ноутбуков. Доступны определенные образы блокнотов, управляемых пользователями. в соответствии с вашим выбором фреймворк и процессор. Чтобы найти нужное изображение, см. следующую таблицу.

Выберите семейство образов

Чтобы убедиться, что ваш экземпляр использует поддерживаемое семейство образов, создайте экземпляр ссылаясь на семейство изображений с -ноутбуки в имя. В следующей таблице перечислены версии семейств образов по умолчанию, организованы по типу фреймворка. Если вам нужна конкретная версия фреймворка, которая здесь не показано, см. Список всех доступных версий.

Каркас	Процессор	Фамилии изображений
Основание	ГП	`ноутбуки common-cu110` `ноутбуки common-cu113`
Основание	ЦП	`обычные процессоры для ноутбуков`
TensorFlow Enterprise	ГП	`tf-ent-2-11-cu113-ноутбуки`
ПиТорч	ГП	`pytorch-1-12-cu113-ноутбуки`
Р	ЦП (экспериментальный)	`r-4-1-cpu-экспериментальные-ноутбуки`

Выберите операционную систему

Debian 10 — ОС по умолчанию для большинства фреймворков. Убунту 20.04 изображения доступны для некоторых фреймворков. Образы Ubuntu 20.04 обозначаются -ubuntu-2004 . суффиксы в имени семейства изображений (см. Список всех доступных версии). Образы Debian 9 устарели.

PyTorch и TensorFlow Enterprise семейства изображений поддерживают ускорители GPU A100.

Образы TensorFlow Enterprise

Семейства образов TensorFlow Enterprise предоставляют Google Cloud оптимизированное распространение TensorFlow. Для получения дополнительной информации о TensorFlow Enterprise, включая версии поддерживаются, см. Обзор TensorFlow Enterprise.

Экспериментальные изображения

В таблице семейств изображений показаны экспериментальные семейства образов записных книжек, управляемых пользователями. Экспериментальные изображения поддерживается по мере сил и может не получить обновляется при каждом новом выпуске фреймворка.

Укажите версию образа

При использовании имени семейства образов для создания экземпляр блокнота, управляемого пользователем, вы получаете самый последний образ этой версии фреймворка. Например, если вы создаете экземпляр блокнота, управляемого пользователем на основе фамилии tf-ent-1-15-cu110-ноутбуки , конкретное имя изображения может выглядеть как tf-ent-1-15-cu110-ноутбуки-v20201016 .

Чтобы создать несколько экземпляров блокнотов, управляемых пользователями, на основе точно такое же изображение, используйте имя изображения вместо имени семейства изображений.

Чтобы определить точное имя самого последнего образа, выполните следующую команду с помощью Google Cloud CLI в предпочитаемом вами терминале или в Облачная оболочка. Заменять IMAGE_FAMILY с именем семейства изображений, для которого вы хотите самый последний номер версии.

gcloud вычислительные образы описания из семейства  IMAGE_FAMILY  \
    --project выпуск платформы глубокого обучения

В выходных данных найдите поле name и используйте это имя изображения. при создании экземпляров.

Список всех доступных версий

Если вам нужна конкретная платформа, версия CUDA или операционная система, вы можете искать полный список доступных изображений. Чтобы перечислить все доступные образы записных книжек, управляемых пользователями, выполните следующие Команда командной строки gcloud:

список изображений вычислений gcloud \
    --project выпуск платформы глубокого обучения | Блокноты grep

Изображения изображений перечислены в следующем формате:

Структура - Версия - CUDA_VERSION (-Experimental) -notebooks

Структура . ВЕРСИЯ : версия платформы CUDA_VERSION : версия стека CUDA, если имеется. Например, изображение из семьи tf-ent-2-8-cu113-ноутбуки есть TensorFlow Enterprise 2.8 и CUDA 11.3. Что дальше Используйте консоль Google Cloud для создания экземпляра блокнота, управляемого пользователем, с свойства по умолчанию Используйте интерфейс командной строки Google Cloud для создания экземпляра блокнота, управляемого пользователем Узнайте больше о виртуальной машине для глубокого обучения экземпляры Интеграция Vertex AI Google Vertex AI доступен для Облако. Просмотрите список интеграций Vertex AI и программного обеспечения, которое интегрируется с Vertex AI, ниже. Сравните лучшие интеграции Vertex AI, а также функции, рейтинги, отзывы пользователей и цены на программное обеспечение, которое интегрируется с Vertex AI. Вот текущие интеграции Vertex AI в 2023 году: 1 TensorFlow TensorFlow Комплексная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. TensorFlow — это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он имеет комплексную и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям внедрять самые современные технологии машинного обучения, а разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения. Создавайте и обучайте модели машинного обучения с помощью интуитивно понятных высокоуровневых API, таких как Keras, с немедленным выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. Легко обучайте и развертывайте модели в облаке, локально, в браузере или на устройстве независимо от того, какой язык вы используете. Простая и гибкая архитектура для быстрого переноса новых идей из концепции в код, в современные модели и в публикацию. Легко создавайте, развертывайте и экспериментируйте с TensorFlow. 2 Google Cloud IoT Core Google Cloud IoT Core — это полностью управляемая служба, позволяющая легко и безопасно подключаться, управлять и получать данные с миллионов устройств, разбросанных по всему миру. Cloud IoT Core в сочетании с другими сервисами на платформе Cloud IoT предоставляет комплексное решение для сбора, обработки, анализа и визуализации данных IoT в режиме реального времени для повышения эффективности работы. Cloud IoT Core с помощью Cloud Pub/Sub может объединять данные с разрозненных устройств в единую глобальную систему, которая легко интегрируется со службами аналитики данных Google Cloud. Используйте свой поток данных IoT для расширенной аналитики, визуализации, машинного обучения и многого другого, чтобы повысить эффективность работы, предвидеть проблемы и создавать богатые модели, которые лучше описывают и оптимизируют ваш бизнес. Надежно подключите несколько или миллионы ваших глобально рассредоточенных устройств через конечные точки протокола, которые используют автоматическую балансировку нагрузки и горизонтальное масштабирование для обеспечения беспрепятственного приема данных при любых условиях. 3 Google Cloud Speech-to-Text Google Точное преобразование речи в текст с помощью API на основе технологий искусственного интеллекта Google. Расшифровывайте свой контент с точными подписями, повышайте удобство работы пользователей с продуктами с помощью голосовых команд и получайте информацию от взаимодействия с клиентами для улучшения вашего обслуживания. Применяйте самые передовые алгоритмы нейронной сети глубокого обучения Google для автоматического распознавания речи (ASR). Пользовательский интерфейс преобразования речи в текст позволяет экспериментировать, создавать и управлять пользовательскими ресурсами. Развертывайте распознавание речи везде, где вам нужно, будь то в облаке с помощью API или локально с преобразованием речи в текст на месте. Настройте распознавание речи, чтобы транскрибировать термины, относящиеся к предметной области, и редкие слова, предоставляя подсказки и повышая точность транскрипции определенных слов или фраз. Автоматически конвертируйте произносимые числа в адреса, годы, валюты и т. д., используя классы. Поэкспериментируйте со звуком вашей речи с помощью нашего простого в использовании пользовательского интерфейса. 4 Сервер вывода NVIDIA Triton NVIDIA Сервер вывода NVIDIA Triton™ обеспечивает быстрый и масштабируемый ИИ в производстве. Программное обеспечение для обработки логических выводов с открытым исходным кодом, сервер логических выводов Triton оптимизирует вывод ИИ, позволяя командам развертывать обученные модели ИИ из любой среды (TensorFlow, NVIDIA TensorRT®, PyTorch, ONNX, XGBoost, Python, пользовательских и других) в любой инфраструктуре на основе графического процессора или процессора. (облако, центр обработки данных или периферия). Triton одновременно запускает модели на графических процессорах, чтобы максимизировать пропускную способность и использование, поддерживает вывод на основе процессоров x86 и ARM и предлагает такие функции, как динамическая пакетная обработка, анализатор моделей, ансамбль моделей и потоковая передача звука. Triton помогает разработчики обеспечивают высокопроизводительный логический вывод aTriton интегрируется с Kubernetes для оркестрации и масштабирования, экспортирует метрики Prometheus для мониторинга, поддерживает обновление моделей в реальном времени и может использоваться на всех основных общедоступных облачных платформах машинного обучения (ML) и управляемых платформах Kubernetes. Triton помогает стандартизировать развертывание моделей в производстве 5 Slingshot Slingshot Slingshot — это универсальное цифровое рабочее место, которое повышает эффективность работы команды. Только Slingshot действительно объединяет аналитику данных, управление проектами и информацией, чат и бенчмаркинг стратегии на основе целей — все в одном интуитивно понятном приложении. Обеспечьте спокойствие и эффективность в командах, отделах и внешних клиентах, упростив поиск информации и доступ к ней. Используйте полезную информацию, упрощая вашей команде использование данных для повышения производительности. Достигайте лучших результатов, когда все сосредоточены и вовлечены в одни и те же цели и стратегии. Создайте культуру сопричастности и ответственности с большей прозрачностью рабочего процесса. Все больше и больше организаций обращаются к Slingshot, чтобы расширить свои возможности на рабочем месте, обеспечить успех проекта и предоставить революционное программное решение для раскрытия потенциала своих команд. Slingshot подключается к вашим основным бизнес-инструментам, превращая его в центр управления проектами. 6 Google Cloud Vertex AI Workbench Google Единая среда разработки для всего рабочего процесса обработки данных. Нативный анализ данных с сокращением переключения контекста между службами. Данные для обучения в масштабе. Создавайте и обучайте модели в 5 раз быстрее по сравнению с традиционными ноутбуками. Масштабируемая разработка модели с простым подключением к сервисам Vertex AI. Упрощенный доступ к данным и доступ к машинному обучению в ноутбуке благодаря интеграции BigQuery, Dataproc, Spark и Vertex AI. Воспользуйтесь преимуществами бесконечных вычислений с обучением Vertex AI для экспериментов и создания прототипов, чтобы перейти от данных к обучению в масштабе. Используя Vertex AI Workbench, вы можете реализовать свое обучение и рабочие процессы развертывания на Vertex AI из одного места. Полностью управляемая масштабируемая вычислительная инфраструктура корпоративного класса на базе Jupyter с элементами управления безопасностью и возможностями управления пользователями. Исследуйте данные и обучайте модели машинного обучения с помощью простых подключений к решениям Google Cloud для работы с большими данными. 7 Облачная инфраструктура искусственного интеллекта Google Google Варианты экономичного обучения моделей глубокого и машинного обучения для любой компании. Ускорители искусственного интеллекта для любого случая использования, от недорогих логических выводов до высокопроизводительного обучения. Простота начала работы благодаря целому ряду услуг по разработке и развертыванию. Блоки тензорной обработки (TPU) — это специализированные ASIC для обучения и выполнения глубоких нейронных сетей. Обучайте и запускайте более мощные и точные модели с меньшими затратами, более высокой скоростью и масштабируемостью.