TCSL40SPCIE-PB PNY Nvidia L40S 48GB GDDR6 2520MHz 864GT/s GPU

Hochleistungsfähiger FHFL Dual-Slot PCIe 4.0 Data Center GPU-Beschleuniger mit dem TCSL40SPCIE-PB

Der TCSL40SPCIE-PB integriert die NVIDIA L40S (Ada Lovelace) in einen Full-Height, Full-Length Dual-Slot PCIe 4.0 x16 Beschleuniger, der speziell für Unternehmensserver entwickelt wurde, die eine vorhersehbare und skalierbare GPU-Durchsatzleistung benötigen. Mit 18.176 CUDA-Kernen und Tensor-Kernen richtet sich der TCSL40SPCIE-PB an gemischte KI- und Grafik-Workloads, bei denen konsistente Latenzzeiten und hohe Auslastung wichtiger sind als Spitzenleistungsverhalten.

Seine 48 GB GDDR6-Speicher und 864 GB/s Bandbreite bieten eine ausgewogene Speicherarchitektur für große Modellinferenz, RAG-Abrufphasen und GPU-beschleunigte Visualisierungssitzungen, die Übertragungen zwischen Host und Gerät über den PCIe-Bus reduzieren. Das passive, lüfterlose Thermikdesign setzt auf Gehäuseluftstrom für die Integration im Rechenzentrum, während das 350W-Leistungsprofil und der einzelne 12VHPWR-Anschluss die Energieplanung auf Knotenebene vereinfachen. Für Umgebungen mit Bedarf an lokaler Displayfähigkeit stellt der TCSL40SPCIE-PB 4x DisplayPort 1.4a mit HDCP 2.3 für gesicherte Ausgabewege bereit.

Warum den TCSL40SPCIE-PB wählen?

Der TCSL40SPCIE-PB wurde für dichte Installationen entwickelt, bei denen PCIe-verbundene GPU-Pools sauber über Standard-Serverplattformen skaliert werden müssen. Er bietet ein effizientes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Inferenz und Visualisierung, unterstützt eine vorhersehbare Erweiterung über PCIe 4.0 x16 und erfüllt Unternehmensansprüche an Zuverlässigkeit durch ein servergerechtes mechanisches Gehäuse und luftstromoptimierte passive Kühlung.

PNY legt besonderen Wert auf Disziplin bei der Rechenzentrumsintegration: stabile Bauteilqualifikation, konsistente mechanische Kompatibilität für FHFL-Slots und eine Bereitstellungsanpassung an moderne Rack-Standards für Stromversorgung, Kühlung und Wartbarkeit. Daraus resultiert eine GPU-Option, die IT-Teams über Cluster hinweg standardisieren können, ohne die Knotearchitektur neu gestalten zu müssen.

Wichtigste Einsatzgebiete:

• LLM-Inferenz und -Bereitstellung
• RAG-Pipelines
• CUDA-beschleunigte Simulation
• Media- und Transcoding-Pipelines
• VDI- und Remote-Workstation-Grafik
• Rendering und Omniverse-ähnliche Visualisierung

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