Homepage / Elektronika / Komputery i Akcesoria / Komponenty komputerowe / Podzespoły wewnętrzne / Karty Graficzne
Karty graficzne NVIDIA GeForce RTX A2 - 16 GB pamięci Ampere
|
Ceny na Ofertinga mogą różnić się od cen na Amazon z powodu dynamicznych aktualizacji, promocji,
zmian stanów magazynowych lub stanu produktu (nowy/używany/odnawiany).
Ostateczna cena i dostępność są zawsze potwierdzane na Amazon podczas finalizacji zakupu.
Zasady dotyczące cen
|
|
Kup na Amazon
|
|
|
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach.
Ceny i dostępność mogą ulec zmianie w dowolnym momencie; ostateczne warunki są wyświetlane na Amazon przy składaniu zamówienia.
Szczegóły
|
|
| Brand: | PNY |
Karta graficzna PNY NVIDIA A2 16GB Ampere AI to wysokiej wydajności GPU zaprojektowana do obciążeń związanych z AI i uczeniem maszynowym. Bazuje na architekturze Ampere firmy NVIDIA, która oferuje istotne poprawy wydajności i efektywności w zakresie uczenia głębokiego, wnioskowania oraz innych intensywnych zadań obliczeniowych. Ta karta graficzna jest idealna dla profesjonalistów i badaczy, którzy potrzebują niezawodnego i potężnego sprzętu do uruchamiania złożonych modeli AI i aplikacji przetwarzania danych.
Z 16 GB pamięci GDDR6 ECC karta A2 oferuje zwiększoną niezawodność i wydajność przy przetwarzaniu dużych ilości danych. Szerokość magistrali pamięci 128 bit zapewnia wydajne przekazywanie danych między GPU a pamięcią, podczas gdy przepustowość pamięci 200 GB/s umożliwia szybsze przemieszczanie danych, zmniejszając korki podczas intensywnych obliczeń. Karta wyposażona jest w 1280 rdzeni CUDA, które przyczyniają się do jej maksymalnej wydajności w pojedynczej precyzji zmiennoprzecinkowej wynoszącej 18 Tflops, co czyni ją odpowiednią do szerokiego zakresu aplikacji AI i HPC.
PNY A2 jest zoptymalizowana do użytku w centrach danych i stacjach roboczych AI, oferując zrównoważony poziom wydajności, energooszczędności i skalowalności. Obsługuje różne frameworki i biblioteki AI, umożliwiając bezproblemową integrację do istniejących procesów pracy. Obecność pamięci ECC pomaga w utrzymaniu integralności danych podczas długotrwałych obliczeń, co jest kluczowe dla krytycznych dla biznesu aplikacji AI.
Marka: PNY
Model: NVIDIA A2
Specyfikacje: 16 GB GDDR6 ECC memory, 128-bit memory bus width, 200 GB/s memory bandwidth, 1280 CUDA cores, 18 Tflops peak single-precision performance
Funkcje: Przeznaczona do obciążeń AI i uczenia maszynowego, obsługuje aplikacje uczenia głębokiego i HPC, zawiera pamięć ECC do integralności danych, zoptymalizowana do centrów danych i stacji roboczych AI
Z 16 GB pamięci GDDR6 ECC karta A2 oferuje zwiększoną niezawodność i wydajność przy przetwarzaniu dużych ilości danych. Szerokość magistrali pamięci 128 bit zapewnia wydajne przekazywanie danych między GPU a pamięcią, podczas gdy przepustowość pamięci 200 GB/s umożliwia szybsze przemieszczanie danych, zmniejszając korki podczas intensywnych obliczeń. Karta wyposażona jest w 1280 rdzeni CUDA, które przyczyniają się do jej maksymalnej wydajności w pojedynczej precyzji zmiennoprzecinkowej wynoszącej 18 Tflops, co czyni ją odpowiednią do szerokiego zakresu aplikacji AI i HPC.
PNY A2 jest zoptymalizowana do użytku w centrach danych i stacjach roboczych AI, oferując zrównoważony poziom wydajności, energooszczędności i skalowalności. Obsługuje różne frameworki i biblioteki AI, umożliwiając bezproblemową integrację do istniejących procesów pracy. Obecność pamięci ECC pomaga w utrzymaniu integralności danych podczas długotrwałych obliczeń, co jest kluczowe dla krytycznych dla biznesu aplikacji AI.
Marka: PNY
Model: NVIDIA A2
Specyfikacje: 16 GB GDDR6 ECC memory, 128-bit memory bus width, 200 GB/s memory bandwidth, 1280 CUDA cores, 18 Tflops peak single-precision performance
Funkcje: Przeznaczona do obciążeń AI i uczenia maszynowego, obsługuje aplikacje uczenia głębokiego i HPC, zawiera pamięć ECC do integralności danych, zoptymalizowana do centrów danych i stacji roboczych AI
Customer Reviews (0)
write a review
(No reviews found. You may write the first one!)
(No reviews found. You may write the first one!)