NE6406T019T1-1061J Palit Nvidia GeForce RTX 4060 Ti 16GB GDDR6 2535MHz 288GB/s GPU

Vollhöhen-Dual-Slot PCIe 4.0 GPU-Beschleuniger, optimiert für Workstation- und KI-Workflows mit dem NE6406T019T1-1061J

Der NE6406T019T1-1061J ist ein Palit PCIe Add-in GPU-Beschleuniger basierend auf der NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti (Ada Lovelace, 5nm), entwickelt, um zuverlässigen Durchsatz für CAD/DCC, Visualisierung und CUDA-basierte KI-Entwicklung in Unternehmensworkstations und Edge-Servern zu gewährleisten. Mit 4352 CUDA-Kernen und Tensor Cores der 4. Generation unterstützt der NE6406T019T1-1061J effizientes Modell-Prototyping und latenzarme Inferenz bei einem praxisgerechten Leistungsaufnahmebereich von 165W, ideal für dichte Installationen.

Sein 16GB GDDR6 Speicher auf einem 128-Bit-Bus bietet eine ausgewogene Grundlage für Multi-Szenen-Grafik und mittelgroße Datensätze, während die PCIe 4.0 Integration (x16 mechanisch, x8 elektrisch) hohe Bandbreite für Host-zu-Gerät-Datenübertragungen in gemischten CPU/GPU-Pipelines ermöglicht. Der NE6406T019T1-1061J verbessert zudem Medien-Workflows durch AV1 Encode/Decode-Beschleunigung und unterstützt GPU-basiertes Transcoding und Streaming-Pipelines, die CPU-Belastung reduzieren und die End-to-End-Pipeline-Deterministik verbessern.

Warum den NE6406T019T1-1061J wählen?

Der NE6406T019T1-1061J bietet ein optimales Verhältnis von Dichte zu Leistung für professionelle Grafik- und Rechenanwendungen, kombiniert moderne Ada Lovelace-Beschleunigung mit PCIe 4.0-Kompatibilität für breite Plattformunterstützung. Für IT-Teams, die Workstations oder Edge-Inferenzknoten standardisieren, ermöglicht der NE6406T019T1-1061J skalierbare Rollouts durch konsistente Thermik, ein vollhohes Dual-Slot-Formfaktor-Design und moderne Display-I/O mit bis zu 4 Ausgängen einschließlich 8K.

Palit legt Wert auf robuste Board-Designs, thermische Ingenieurkunst und langanhaltende Betriebssicherheit, was den NE6406T019T1-1061J mit den Anforderungen zeitgemäßer Rechenzentren und Workstations hinsichtlich vorhersehbarem Verhalten unter Dauerlast und standardisierten Treiber-Ökosystemen in Einklang bringt.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• Beschleunigung von CAD- und DCC-Workstations
• Visualisierung und Multi-Monitor-Produktion
• CUDA KI-Modell-Prototyping und Inferenz
• AV1-fähiges Medien-Transcoding und Streaming

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