GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD Gigabyte Nvidia GeForce RTX 5060 8GB GDDR7 2550MHz 448GT/s Gaming GPU

Hochleistungsfähiger, SFF-kompatibler PCIe-Grafikbeschleuniger mit Blackwell-Effizienz: GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD

Die GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD ist eine Dual-Slot-GPU-Erweiterungskarte mit kurzer Bauweise, basierend auf der NVIDIA GeForce RTX 5060 Blackwell-Architektur für Enterprise-Workstations und Edge-Inferenzknoten. Sie bietet 3840 CUDA-Kerne mit 4. Generation RT-Kernen und 5. Generation Tensor-Kernen zur Beschleunigung von CAD-/3D-Viewports, leichtgewichtigen KI-Experimenten und GPU-gestützten Medien-Pipelines, und bleibt dabei innerhalb typischer Tower-, Rack-Workstation- und kompakter Gehäusegrenzen.

Mit 8 GB GDDR7 auf einem 128-Bit-Interface und 448 GB/s Bandbreite ist die GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD für reaktive interaktive Grafik und batchbare Inferenz-Workloads optimiert, bei denen Speicherlatenz und Bandbreite entscheidend sind. Das PCIe 5.0 x8 Host-Interface minimiert I/O-Engpässe auf Plattformebene in dichten Systemen und bewahrt Lanes für NVMe-Speicher oder Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, wodurch ausgewogene Konfigurationen für lokalen Scratch, Datensatzvorbereitung und Multi-VM-Desktops ermöglicht werden. Die Display-Konnektivität unterstützt moderne hochauflösende Workflows über DisplayPort 2.1b und HDMI 2.1b mit bis zu 4 gleichzeitig aktiven Bildschirmen und HDCP 2.3.

Warum die GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD wählen?

Die GV-N5060EAGLEOC ICE-8GD bietet ein praxisnahes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Abteilungen, die kompakte GPU-Kapazitäten über mehrere Endpunkte standardisieren. Ihre 208 mm große SFF-kompatible Bauform, 145 W Leistungsziel und ein einziger 8-Pin-Anschluss vereinfachen die Integration in kontrollierte Strom- und Wärmebilanzen und unterstützen wiederholbare Rollouts von Pilot-Workstations bis hin zu kleineren Inferenz-Clustern.

Gigabyte legt Wert auf robuste Board-Entwicklung, validierte Thermik und eine konsistente Komponentenauswahl, um den Erwartungen moderner Rechenzentren und Enterprise-Workstations gerecht zu werden. Dieser Ansatz gewährleistet vorhersehbares Verhalten bei nachhaltiger GPU-Nutzung und unkompliziertes Lifecycle-Management in heterogenen Flotten.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• Beschleunigung von CAD- und 3D-Viewports
• Einsteiger-CUDA- und Tensor-Inferenz
• Produktivitäts-Workstations mit mehreren Monitoren
• GPU-beschleunigte Kodierung und Rendering
• Edge-AI-Experimente und Prototypen

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