TITAN RTX 24GB

Spezifikationen erklärt

Eingesetzt für AI research, data science und rendering

1. 0124 GB GDDR6-Speicher

   VRAM

   24 GB

   Speichertyp

   GDDR6

   Speicherbandbreite

   0.672 TB/s

   GDDR ist Grafikspeicher, der auf der Platine rund um die GPU montiert ist, statt auf dem Package gestapelt zu sein. Er wird häufig auf Karten für Grafik, Rendering und kostengünstige Inferenz eingesetzt.

   VRAM ist der Arbeitsspeicher auf der Karte. Modellgewichte, Aktivierungen und Datensätze müssen darin Platz finden oder auf mehrere GPUs verteilt werden. Faustregel allein für die Gewichte bei 16-Bit-Genauigkeit (etwa 2 GB pro Milliarde Parameter): bis zu etwa 12 Milliarden Parameter, vor Aktivierungen und Cache. Das ist eine Rechnung auf Basis des erfassten VRAM, kein Benchmark.

2. 02Turing-Architektur

   Architektur

   Turing

   Generation

   TITAN RTX

   Einführungsjahr

   2018

   Lebenszyklusstatus

   Legacy

   Turing ergänzte Raytracing-Kerne und Tensor Cores der zweiten Generation. (Allgemeiner Kontext zur Architektur, keine Aussage über diese konkrete Karte.)

   Im Jahr 2018 eingeführt. Die Datensätze von Kovara führen es als Legacy-Komponente.

3. 03Für die Skalierung über mehrere GPUs ausgelegt

   NVLink

   Unterstützt

   MIG

   Nicht unterstützt

   Formfaktor

   PCIe dual-slot

   TDP

   280 W

   NVLink ist eine direkte GPU-zu-GPU-Verbindung. Wo sie unterstützt wird, können GPUs im selben Server Daten schneller austauschen als allein über PCIe, was relevant ist, wenn ein einzelner Trainingsjob auf mehrere GPUs verteilt wird.

   PCIe-Karten werden in die Standard-Erweiterungssteckplätze von Servern und Workstations gesteckt, was zu einer breiten Palette von Systemen passt.

   TDP ist die nominelle Thermal Design Power: der Planungswert für Stromversorgung und Kühlung in einem Server.

4. 04Wofür es eingesetzt wird

   Hauptverwendung (erfasst)

   AI research / data science / rendering

   Dies sind die Verwendungszwecke, die Kovara für diese Komponente erfasst hat. Die Hinweise erläutern den Workload allgemein; sie sind keine Leistungsaussagen.

   • AI research
   • data scienceBeschleunigung von Analysen und klassischem Machine Learning auf großen Datensätzen.
   • renderingErzeugung von Bildern und Videos aus 3D-Szenen.

Die Zahlen sind Kovara-Stammdaten, zuletzt verifiziert am 03. Sept. 2026. Die Erläuterungen beschreiben die Technologie allgemein; sie sind keine Benchmarks und sagen nichts über Preis oder Verfügbarkeit aus.