900-5G144-2200-000 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96GB GDDR7 2617MHz GPU

Hochleistungsfähiger PCIe 5.0 Workstation GPU-Beschleuniger mit Blackwell-Architektur – 900-5G144-2200-000

Der 900-5G144-2200-000 ist ein Full-Height Dual-Slot NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation-Beschleuniger, konzipiert für dichte Rechenleistung und professionelle Visualisierung in PCIe-basierten Systemen. Basierend auf der 5-nm Blackwell-GPU mit 24.064 CUDA-Kernen und fortschrittlichen Tensor-Kernen richtet er sich an die Entwicklung und Inferenz von Modellen mit gemischter Präzision, bei denen deterministische Leistung und Treiberstabilität in produktiven Engineering-Umgebungen entscheidend sind.

Mit 96 GB GDDR7 über eine 512-Bit-Schnittstelle und einer Bandbreite von 1.792 GB/s unterstützt der 900-5G144-2200-000 umfangreiche KI-Pipelines, hochauflösendes Rendering sowie speicherintensive Simulationen ohne ständige Datenübertragungen zum Host. PCIe 5.0 x16 stellt die erforderliche Bandbreite für Multi-Stage-Workflows zwischen Host und Gerät bereit. Eine TDP von 600 W sowie ein 12V-2x6 Stromanschluss setzen validierte Gehäusekühlung und PSU-Reserve voraus; der axiale Dual-Slot-Kühler gewährleistet ein dauerhaftes Boost-Verhalten auch bei kontinuierlicher Nutzung.

Warum den 900-5G144-2200-000 wählen?

Der 900-5G144-2200-000 bietet ein praxisorientiertes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Teams, die auf PCIe-Plattformen statt auf SXM-basierte GPU-Knoten standardisieren. Er ermöglicht skalierbare Workstation- oder Rack-Deployments mit wiederholbaren BIOS-, Strom- und Thermikprofilen und erfüllt dabei die unternehmensüblichen Zuverlässigkeitserwartungen für durchgehend verfügbare Visualisierung, KI-Experimente und beschleunigte Analysen.

NVIDIA entwickelt seine professionellen GPUs mit Fokus auf lange Lebenszyklen, vorhersehbare Treiberfreigaben und robuste Telemetrie, um die Plattform an moderne Rechenzentrums- und Workstation-Standards hinsichtlich Betriebszeit, Managebarkeit und reproduzierbarer Ergebnisse im Flottenbetrieb anzupassen.

Wichtige Einsatzgebiete:

• Entwicklung und Inferenz von AI/ML-Modellen
• Datenwissenschaft und GPU-beschleunigte Analysen
• Professionelle CAD/DCC-Visualisierung
• Echtzeit-Rendering und Multi-Display-Workflows
• Simulation und gemischte Präzisionsberechnung

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