NVIDIA RTX 5000 Ada Graphic Card - 32 GB GDDR6 - PCIe 4.0 x16 - 2x Slot - 900-5G132-2240-000
Dual Socket E (LGA-4677) 5th/4th Gen Intel® Xeon® Scalable processors Up to 4TB 3DS ECC RDIMM, DDR5-5600MT/s(1DPC) in 16 DIMM slots 2x 10 GbE onboard via Broadcom BCM57416 1x GbE Dedicated LAN for server remote management: IPMI 2.0 / KVM over LAN / Media over LAN 16x 3.5"/2.5" Hot-swap SAS3/SATA3 drives, 2x Rear 2.5" SATA Slots, 2x NVMe M.2 (form factor: 2280 and 22110)
Wszystkie u GPU architektury NVIDIA Ampere, NVIDIA Grace Hopper, NVIDIA Ada Lovelace i NVIDIA Blackwell podlegają NCNR (Non-Cancellable, Non-Returnable) wynoszącemu 52 tygodnie. Ponadto produkt podlega sankcjom dla niektórych krajów i konieczne jest udokumentowanie końcowego klienta.
Możemy dostarczyć te karty GPU bezpośrednio i z indywidualną ceną B2B. Skontaktuj się z nami i zapytajo cenę.
| Kod towaru | 214.172172 |
|---|---|
| Part number | 900-5G132-2240-000 |
| Producent | NVIDIA |
| Dostępność |
Na stanie 0 szt.
Opcje magazynowe i dostawy
Dostawa na terenie Polski Środa 26. 11. najpóźniej Czwartek 18. 12. Firma spedycyjna w Europie Czwartek 20. 11. najpóźniej Środa 26. 11. |
| Magazyn zewnętrzny | Na stanie 60 szt. |
| Gwarancja | 24 miesięcy |
| Waga | 1.5 kg |
| Cena zawiera wszystkie obowiązujące opłaty | |
Szczegółowe informacje
NVIDIA AI GPU
Produkty firmy NVIDIA są powszechnie uważane za najlepsze do pracy z systemem sztucznej inteligencji. Te innowacyjne produkty są wyposażone w dużą pamięć i wysoką wydajność. Dzięki ulepszonej technologii NVLink z minionych lat można uwolnić pełny potencjał systemów, łącząc setki kart w jeden spójny system. Własna technologia Tensor Core jest specjalnie zaprojektowana do efektywnego treningu sztucznej inteligencji, a w szczególności inferencji. Dzięki doskonałej harmonii między oprogramowaniem a sprzętem produkty NVIDIA są tym, czego pragnie świat.
Floating point
Wykorzystując jednostkę FLOPS, możemy dzisiaj oszacować surową wydajność kart graficznych. Określa ona, ile operacji na sekundę może wykonać karta graficzna, co pozwala nam je ze sobą porównywać. Należy jednak pamiętać, że wartości te mogą się różnić w zależności od rozmiaru bitu reprezentacji zmiennoprzecinkowej (FP). Im większy rozmiar bitu, tym dokładniejsze są obliczenia, ale też ich mniej. Ponieważ komputery do gier potrzebują precyzyjnych wartości dla płynnej pracy, używają głównie 32-bitowego FP (lub FP32). Z drugiej strony Deep Learning nie wymaga tak precyzyjnych obliczeń, dlatego karty graficzne AI wykorzystują FP8. To drastycznie obniża dokładność, ale z drugiej strony zwiększa liczbę obliczeń.
Pamięć graficzna
VRAM, w dzisiejszych czasach głównie GDDR, to pamięć synchroniczna, podobna do standardowej pamięci RAM. Jednak w przypadku pamięci graficznej standardem są układy pamięci o większej przepustowości i wielu szybkościach przesyłania danych. Rezultatem jest znacznie szybsze buforowanie danych, które karta graficzna lub koprocesor oblicza i przekazuje do procesora.
Technologia CUDA
Dzięki architekturze CUDA użytkownicy profesjonalnych aplikacji mogą korzystać z graficznych procesorów stream CUDA. Dzięki temu wydajność brutto karty graficznej może być wykorzystana do konkretnych obliczeń, co może wielokrotnie przyspieszyć pracę w porównaniu z wykorzystaniem klasycznego procesora, który jest znacznie ograniczony mniejszą liczbą rdzeni.
PCI Express
PCI Express to interfejs, który zwykle przyjmuje postać gniazda rozszerzeń, aby zapewnić modułowość całego systemu, niezależnie od tego, czy są to procesory graficzne, karty sieciowe, kontrolery, dyski M.2 czy inne karty rozszerzeń. Prawdą jest, że im nowsza generacja i im szerszy interfejs, tym wyższa wydajność i przepustowość. Większość nowoczesnych kart graficznych wykorzystuje 16 linii do połączenia z procesorem. Obecnie najbardziej aktualną generacją PCI Express jest generacja 6.0 z prędkością 7.5 GB/s na linię.
