Kingston 16GB / 6000 Fury Beast DDR5 RAM (KF560C30BW-16)

Kingston FURY Beast DDR5 RAM - 16GB / 6000MT/s

Az új generációs DDR5 memória sebessége és teljesítménye

A Kingston FURY KF560C30BW-16 16GB DDR5 RAM modul kimagasló teljesítményt és gyorsaságot kínál, amely tökéletes választás lehet minden komoly rendszerépítő számára. A 2G x 64-bit (16GB) memóriamodul 6000MT/s sebességű és CL30-as késleltetésű, ami lenyűgöző stabilitást és reakcióidőt eredményez kiválóan alkalmas az intenzív feladatokhoz és a multitaskinghoz.

Fontos jellemzők:

• Memória típusa: DDR5
• Kapacitás: 16GB
• Sebesség: 6000MT/s
• Késleltetés: CL30
• Feszültség: 1.4V

Műszaki adatok_

• Modul konfigurációja: 1Rx8
• Komponens konfiguráció: Nyolc 2G x 8-bit FBGA
• Programozott SPD_ JEDEC standard DDR5-4800 40-39-39 1.1V timing
• Csatlakozó lábak: 288-pin DIMM, arannyal bevont érintkezőkkel

Intel® Extreme Memory Profiles támogatás

Ez a memória modul az Intel® Extreme Memory Profiles (Intel® XMP) 3.0 támogatással rendelkezik, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyedén növeljék a rendszer teljesítményét az egyszerűen használható profilosított beállítások segítségével. A Kingston memória modulokat szigorú teszteknek vetik alá, hogy biztosítsák a maximális stabilitást és megbízhatóságot minden felhasználó számára.

A Kingston története és minősége

A Kingston Technology Company, Inc. világszerte elismert márka, amely több évtizede a memóriaipar élvonalában helyezkedik el. A cég híres megbízhatóságáról, és minőségi termékeiről, amelyek rendkívül hosszú távú stabilitást és teljesítményt nyújtanak. A Kingston elkötelezett a folyamatos fejlesztés és innováció iránt, melynek eredményeként a FURY Beast széria is megszületett.

Érdekességek

A DDR5 memória modulok felépítése és működése jelentős előrelépést hoz a DDR4-hez képest. Az új generációs memóriák nemcsak nagyobb sebességet és sávszélességet kínálnak, hanem jobb hatékonyságot és alacsonyabb energiafogyasztást is. Az új technológia lehetővé teszi a még nagyobb kapacitású modulok fejlesztését, így hosszú távon biztosítva a rendszerek skálázhatóságát és felkészítve azokat a jövő igényeire.