R0W29C HPE Nvidia T4 16GB GDDR6 1590MHz 320GB/s GPU

Niedrigprofil-PCIe KI-Beschleunigerkarte für Inferenz und vGPU-Dichte mit dem R0W29C

Der R0W29C ist ein HPE-zertifizierter NVIDIA Tesla T4 (Turing) PCIe-Zusatzbeschleuniger, der entwickelt wurde, um effiziente Deep-Learning-Inferenz und Grafikvirtualisierung auf Mainstream-Serverplattformen zu ermöglichen, ohne einen Full-Height-Slot zu beanspruchen. Durch die Ausführung von INT8 und FP16 mit Tensor Cores ermöglicht der R0W29C eine erhöhte Anfrageverarbeitung für Modellauslieferung und Echtzeitanalysen bei gleichzeitiger Einhaltung enger Energiegrenzen im Rack.

Der R0W29C ist als Single-Slot-Niedrigprofil-PCIe Gen3 x16-Gerät mit 16 GB GDDR6 auf einer 256-Bit-Schnittstelle konzipiert, um einen hochbandbreitigen Datentransfer für Batch-Inferenzpipelines und mandantenfähige vGPU-Profile zu gewährleisten. Das passive, lüfterlose Thermalkonzept und die kompakte Länge von 168 mm vereinfachen die Integration in dichte 1U- und 2U-Systeme, in denen der Luftstrom auf Gehäuseebene gesteuert wird und PCIe-Erweiterungssteckplätze für NICs, NVMe-Adapter oder zusätzliche Beschleuniger verfügbar bleiben müssen. Der R0W29C ist für Inferenzbeschleunigung, VDI und Edge-KI-Einsätze ausgelegt, die vorhersehbare Leistung pro Watt und betriebliche Konsistenz in den Vordergrund stellen.

Warum den R0W29C wählen?

Der R0W29C bietet ein praxisnahes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Inferenz und virtualisierte Grafik, indem er Niedrigprofil-Mechanik, einen kontrollierten 70-Watt-Energieverbrauch und PCIe Gen3-Kompatibilität kombiniert, die in bestehende Serverflotten passt. Der R0W29C unterstützt skalierbare Rollouts, indem er konsistente Beschleunigerkonfigurationen über Kern- und Edge-Knoten hinweg ermöglicht, den Validierungsaufwand reduziert und die Kapazitätsplanung für GPU-gestützte Services vereinfacht.

Die HPE-Entwicklung legt den Fokus auf Datacenter-Integration: Qualifikation für Enterprise-Serverumgebungen, lifecycle-managed Optionen und Komponentenwahl, die Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb gewährleisten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass R0W29C-Installationen modernen Standards für Wartbarkeit, thermische Steuerung und Plattformkonsistenz entsprechen.

Wichtigste Anwendungsbereiche:

• Deep-Learning-Inferenz und Modellauslieferung
• VDI- und vGPU-unterstützte Virtualisierung
• Edge-KI-Inferenz in platz- und energiebegrenzten Knoten
• Videoanalyse und intelligente Überwachungspipelines

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