NVIDIA A2 16GB PCIe NonCEC Accelerator
0 goruntulenme
SKU: R9H23C
Mağaza:
CLK Bilişim
447.640,61 ₺
KDV Dahil (%20)
Stok Tükendi
📬 Stoğa geldiğinde haber ver
E-postanı bırak, ürün stoğa girdiğinde sana yazalım.
🚚 500 ₺ üzeri alışverişlerde kargo ücretsiz
💳 Ödeme: Havale/EFT
Ürün Açıklaması / Özellikleri
HPE — Teknik Özellikler
| Marka | HPE |
| Grafik işlemci ailesi | NVIDIA |
| Grafik işlemci | A2 |
| Ayrık grafik bağdaştırıcı belleği | 16 GB |
| Grafik adaptörü hafıza tipi | GDDR6 |
| Hafıza bant genişliği (max) | 200 GB/s |
| Arayüz | PCI Express 4.0 |
| Soğutma türü | Pasif |
| Destek yüksekliği | Low-Profile (LP) |
| Ürün rengi | Altın |
| Ağırlık | 260 g |
| Uzunluk | 111 mm |
| Derinlik | 6,9 mm |
| Yükseklik | 111 mm |
| Genişlik | 16,9 mm |
| Desteklenen ürünler | HPE ProLiant Rack/Tower/BladeSystem Servers/Synergy/HPE Disk Enclosures/Apollo 4200/4500/HPE Specialized Compute Platforms |
| Ağırlık (imperiyal) | 0,259 kg (0.57 lbs) |
| Açıklama | Derin öğrenme, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) iş yükleri veya grafik için daha yüksek performanslı bilgi işleme mi ihtiyacınız var? HPE için NVIDIA Hızlandırıcılar, büyük ve karmaşık bilgi işleme dayalı modeller daha yaygın hale geldikçe daha büyük bilgi işleme dayalı ve grafik gereksinimlerinin üstesinden gelmenize yardımcı olabilir. HPE için güç bakımından verimli, HPC, NVIDIA Hızlandırıcılar, çok çeşitli derin öğrenme, bilimsel ve ticari uygulamalar için yalnızca CPU yaklaşımına göre önemli ölçüde daha fazla uygulama hızlanması sağlar. Her hızlandırıcının binlerce NVIDIA CUDA çekirdeği, büyük bilgi işlem veya grafik görevlerinin eş zamanlı olarak yürütülebilecek binlerce daha küçük göreve bölünebilmesini sağlar; böylece, son derece zorlu 3B modeller için daha hızlı simülasyonlar ve gelişmiş grafik güvenilirliği sağlanır. NVIDIA Hızlandırıcılar, GPU bilgi işlemi belirli HPE sunucu aileleriyle sorunsuz bir şekilde bütünleştirir. Yeni destekleme noktası nedir: PCIe Express Gen4: Arttırılan bant genişliği, CPU belleğinden veri aktarım hızlarını arttırır. Üçüncü nesil Tensor Çekirdekleri: Tensor Float-32 (TF32) hassasiyeti; yapay zeka (AI) ve veri bilimi modeli eğitimini hızlandırmak için önemli ölçüde arttırılmış eğitim sağlar. İkinci nesil RT çekirdekleri: Fotogerçekçi işleme, mimari tasarım ve sanal prototip oluşturma gibi iş yüklerini hızlandırmak için önceki nesle göre 2 kata kadar daha fazla verim. NVIDIA Ampere mimarisi CUDA çekirdekleri: Tek duyarlıklı (FP32) işlemler için iki kat hızlı işleme, grafik ve bilgisayar iş akışları için geliştirilmiş güç verimliliği. |
