TCSK80M-PB PNY Nvidia Tesla 24GB GDDR5 824MHz 480GT/s GPU

Hochleistungsfähiger PCIe GPU-Beschleuniger für legacy CUDA-Computing und dichte Virtualisierung mit dem TCSK80M-PB

Der TCSK80M-PB ist ein Full-Height, Dual-Slot PCIe GPU-Beschleuniger basierend auf der NVIDIA Tesla K80 (Kepler) Plattform, konzipiert für Unternehmensumgebungen mit etablierten CUDA-Codepfaden und legacy Tesla-zertifizierten Stacks. Als PCIe 3.0 x16 Gerät lässt sich der TCSK80M-PB nahtlos in Standard-Rack-Server mit ausreichender Lane-Zuweisung integrieren und ermöglicht so eine vorhersehbare Host-zu-Gerät-Datenrate für Batch-Computing und Multi-Tenant-Scheduling.

Architektonisch richtet sich der TCSK80M-PB auf FP32-orientierte parallele Workloads und virtualisierte Grafik-/Compute-Konsolidierung, nicht jedoch auf moderne KI-Tensorbeschleunigung, da keine Tensor Cores vorhanden sind. Der 24 GB große GDDR5-Speicher an Bord sowie der breite Speicherbus sind für Arbeitssätze optimiert, die von hoher Bandbreite und Kapazität ohne häufiges PCIe-Paging profitieren. In Server-Konfigurationen verlangt das passive, lüfterlose Thermaldesign und der 300W Energiebedarf eine validierte Gehäusebelüftung und eine 8-polige PCIe-Zusatzstromversorgung, um eine kontrollierte Nutzung in Rechenknoten zu ermöglichen, bei denen Kühlung und Energieverbrauch auf Rack-Ebene geplant sind.

Warum den TCSK80M-PB wählen?

Der TCSK80M-PB bietet ein praxisorientiertes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Organisationen, die auf PCIe 3.0 Plattformen standardisieren und produktive CUDA-Workflows der Tesla K80 Generation beibehalten. Durch die Dual-Slot, Full-Height Bauform unterstützt der TCSK80M-PB skalierbare Knotendesigns, bei denen vorhersehbare Thermik, stabile Treiberqualifikation und konsistente Ausbauplanung wichtiger sind als ständige Feature-Updates.

PNY konzentriert sich auf die unternehmensgerechte Integration von NVIDIA Data-Center-GPUs mit Schwerpunkt auf Komponententest, gleichbleibender Fertigungskontrolle und Lebenszyklus-Tauglichkeit für den 24/7-Betrieb im Einklang mit modernen Rack-, Strom- und Compliance-Anforderungen.

Wichtigste Einsatzbereiche:

• Legacy CUDA-Beschleunigung
• HPC-Simulation und paralleles Computing
• Virtualisierungsdichte und VDI (legacy Tesla-Einsätze)
• Batch-Analytik und GPU-Offload-Pipelines

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