900-2G179-0020-101 NVIDIA A2 16GB GDDR6 1770MHz 200GT/s GPU

Low-Profile PCIe KI-Beschleunigerkarte für dichte Inferenz mit Ampere Tensor Cores – Modell 900-2G179-0020-101

Die 900-2G179-0020-101 ist eine NVIDIA Tesla A2 PCIe Add-In-GPU, die für hochdichte Inferenz in Edge- und Mainstream-Serverplattformen entwickelt wurde, bei denen Slot-Einsparungen und Stromverbrauchsbudgets eingehalten werden müssen. Basierend auf der Ampere-Architektur mit Tensor Cores und 1280 CUDA-Kernen zielt sie auf produktive Inferenz, GPU-beschleunigte VDI und Medienpipelines ab, die von vorhersehbarem Durchsatz pro Watt profitieren.

Mit 16 GB GDDR6 und 200 GB/s Speicherbandbreite unterstützt die 900-2G179-0020-101 Multi-Model-Konkurrenz und Batch-Größen, ohne überdimensionierte GPU-Fußabdrücke zu erzwingen. Die PCIe 4.0 x8-Schnittstelle ermöglicht effiziente Host-zu-Gerät-Übertragungen für Microservices und Videoanalysen, während gleichzeitig Lanes für NICs und NVMe frei bleiben. Als Low-Profile-Karte mit einem Slot und lüfterlosem Design bei 60W TDP integriert sich die 900-2G179-0020-101 nahtlos in 1U/2U-Server und Edge-Appliances und nutzt den Chassis-Luftstrom zur Aufrechterhaltung kontinuierlicher Einsatzzyklen.

Warum die 900-2G179-0020-101 wählen?

Die 900-2G179-0020-101 optimiert das Verhältnis von Dichte zu Leistung, indem sie Ampere Tensor Core Inferenz in einem kompakten, passiv gekühlten Formfaktor liefert, der horizontal skaliert werden kann. Sie eignet sich hervorragend für Cluster-Implementierungen, bei denen konstante Temperaturen, kontrollierte Leistungsgrenzen und PCIe-Lane-Effizienz das Plattformdesign bestimmen und eine zuverlässige Erweiterung über mehrere Nodes und standardisierte Server-SKUs ermöglichen.

Die NVIDIA-Entwicklung legt Wert auf stabile Treiber-Ökosysteme, breite Framework-Kompatibilität und konsistente Rechenzentrums-Operationen. Die Tesla A2 Plattform entspricht den Qualifizierungsprozessen im Unternehmensumfeld und modernen PCIe 4.0-Serverarchitekturen und unterstützt wiederholbare Integrationen in Edge-, VDI- und medienorientierte Infrastrukturen.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• Edge KI-Inferenzserver
• GPU-beschleunigte VDI und Virtualisierung
• Videoanalyse-Pipelines
• Transcoding und Medienservices
• Leichtgewichtige Modellentwicklung und Testing

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