RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition

Specifikationerne forklaret

Bruges til AI development, inference og data science

1. 0196 GB GDDR7-hukommelse

   VRAM

   96 GB

   Hukommelsestype

   GDDR7

   Hukommelsesbåndbredde

   1.792 TB/s

   GDDR er grafikhukommelse, der er monteret på kortet omkring GPU’en i stedet for at være stablet i pakken. Den er udbredt på kort til grafik, rendering og omkostningseffektiv inferens.

   VRAM er arbejdsområdet på kortet. Modelvægte, aktiveringer og datasæt skal kunne være der eller fordeles på flere GPU’er. Tommelfingerregel for vægtene alene ved 16-bit præcision (ca. 2 GB pr. milliard parametre): op til omkring 48 milliarder parametre, før aktiveringer og cache. Det er en beregning på den registrerede VRAM, ikke en benchmark.

2. 02Blackwell-arkitektur

   Arkitektur

   Blackwell

   Generation

   RTX PRO Blackwell

   Lanceringsår

   2025

   Livscyklusstatus

   Current

   Blackwell tilføjede femte generation af Tensor Cores og understøttelse af formater med lavere præcision helt ned til FP4. (Generel kontekst om arkitekturen, ikke et udsagn om dette specifikke kort.)

   Lanceret i 2025. Kovaras poster angiver den som en del af den nuværende generation.

3. 03Formfaktor og effekt

   MIG

   Understøttet

   Formfaktor

   PCIe Gen5 dual-slot

   TDP

   300 W

   Multi-Instance GPU (MIG) kan opdele én fysisk GPU i isolerede dele, hver med sin egen hukommelse og regnekraft, så flere mindre workloads kan dele et kort.

   PCIe-kort sættes i almindelige udvidelsesstik i servere og workstations, hvilket passer til en bred vifte af systemer.

   TDP er den nominelle thermal design power: planlægningstallet for strømforsyning og køling i en server.

4. 04Hvad den bruges til

   Primær anvendelse (registreret)

   AI development / inference / data science / rendering

   Det er de anvendelser, Kovara har registreret for denne komponent. Noterne forklarer workloaden i generelle vendinger; de er ikke påstande om ydeevne.

   • AI development
   • inferenceKørsel af en trænet model for at besvare forespørgsler. Hukommelseskapacitet, latenstid og omkostning pr. forespørgsel er de typiske hensyn.
   • data scienceAcceleration af analyse og klassisk maskinlæring på store datasæt.
   • renderingFremstilling af billeder og video fra 3D-scener.

Tallene er Kovaras stamdata, senest verificeret 02. okt. 2026. Forklaringerne beskriver teknologien generelt; de er ikke benchmarks og siger intet om pris eller tilgængelighed.