900-2G183-0000-001 NVIDIA T4 16GB GDDR6 1590MHz 320GT/s Server GPU

High-Density PCIe AI-Beschleuniger mit NVIDIA Turing Tensor Core-Rechenleistung – 900-2G183-0000-001

Der 900-2G183-0000-001 ist ein PCIe AI-Beschleuniger in voller Höhe und Single-Slot-Format, basierend auf der NVIDIA Tesla T4 (Turing)-Plattform. Er wurde speziell für Inferenzbeschleunigung und GPU-Offload in platz- und energieeffizienten Serverumgebungen entwickelt. Durch die Kombination von Tensor Cores mit 2560 CUDA-Kernen ermöglicht der 900-2G183-0000-001 skalierbare INT8- und FP16-Leistung für produktive KI-Pipelines und gewährleistet dabei ein vorhersehbares Verhalten bei dauerhaftem Mehrmandantenbetrieb.

Seine 16 GB GDDR6-Speicher auf einem 256-Bit-Interface bieten eine Bandbreite von 320 GB/s, was Batch- und Echtzeit-Inferenz unterstützt, bei denen Speicher-Lokalität und Latenz entscheidend sind. Die PCIe 3.0 x16 Host-Schnittstelle gewährleistet eine breite Plattformkompatibilität und eine einfache Integration in Standard-Rack-Server. Das passive 70-Watt-Wärmemanagement ist für dichte Gehäuse mit Front-zu-Back-Airflow optimiert. Der 900-2G183-0000-001 ist ideal für gemischte Workloads wie VDI-basierte GPU-Virtualisierung, Videoanalysen und Transcoding, bei denen ein ausgewogenes Verhältnis von Rechenleistung, Speicherbandbreite und Effizienz wichtiger ist als maximale FP64-Durchsatzleistung.

Warum den 900-2G183-0000-001 wählen?

Der 900-2G183-0000-001 bietet ein unternehmensgerechtes Verhältnis von Dichte zu Leistung, indem er Tensor Core-Inferenzfähigkeit in einem Single-Slot PCIe-Format mit niedrigem Energieverbrauch vereint. Für Betreiber, die GPU-Ressourcen über Flotten standardisieren möchten, bietet der 900-2G183-0000-001 konsistente Scheduling-Charakteristiken, skalierbare Einsätze in Multi-GPU-Servern und Zuverlässigkeit im Hinblick auf den kontinuierlichen Betrieb in produktiven Rechenzentren und Edge-Standorten.

NVIDIA entwickelt Plattformen wie den 900-2G183-0000-001 mit Fokus auf deterministische Beschleunigung, ausgereifte Treiber- und Ökosystemunterstützung sowie langfristige Lifecycle-Kompatibilität für Unternehmensinfrastrukturen. Dieser technische Ansatz ermöglicht kontrollierte Einführungen, validierte Konfigurationen und betrieblichen Konsistenz über heterogene Compute-Umgebungen hinweg.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• INT8/FP16 Inferenzbeschleunigung
• GPU-Virtualisierung für VDI und Anwendungsstreaming
• Videoanalysen
• Transcoding und Medien-Pipelines
• GPU-Offload für Edge-Workloads

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