RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 32GB

स्पेसिफ़िकेशन, सरल शब्दों में

AI inference, data science और enterprise compute के लिए इस्तेमाल होता है

1. 0132 GB GDDR7 मेमोरी

   VRAM

   32 GB

   मेमोरी प्रकार

   GDDR7

   मेमोरी बैंडविड्थ

   0.8 TB/s

   GDDR ग्राफ़िक्स मेमोरी है, जो पैकेज पर स्टैक होने के बजाय बोर्ड पर GPU के चारों ओर लगी होती है। यह ग्राफ़िक्स, रेंडरिंग और किफ़ायती इन्फ़रेंस कार्ड पर बड़े पैमाने पर इस्तेमाल होती है।

   VRAM कार्ड पर कार्य करने की जगह है। मॉडल वेट, एक्टिवेशन और डेटासेट इसमें फ़िट होने चाहिए, या कई GPU में बाँटे जाने चाहिए। केवल वेट के लिए 16-बिट प्रिसिज़न पर अनुमानित नियम (हर एक अरब पैरामीटर पर लगभग 2 GB): एक्टिवेशन और कैश से पहले, लगभग 16 अरब पैरामीटर तक। यह दर्ज VRAM पर किया गया हिसाब है, बेंचमार्क नहीं।

2. 02Blackwell आर्किटेक्चर

   आर्किटेक्चर

   Blackwell

   पीढ़ी

   RTX PRO Blackwell

   लॉन्च वर्ष

   2026

   लाइफ़साइकल की स्थिति

   Current

   Blackwell ने पाँचवीं पीढ़ी के Tensor Core और FP4 तक के कम-प्रिसिज़न फ़ॉर्मेट का सपोर्ट जोड़ा। (आर्किटेक्चर के बारे में सामान्य संदर्भ, इस ख़ास कार्ड के बारे में कथन नहीं।)

   2026 में लॉन्च हुआ Kovara के रिकॉर्ड में यह मौजूदा पीढ़ी के पार्ट के रूप में दर्ज है।

3. 03फ़ॉर्म फ़ैक्टर और पावर

   NVLink

   समर्थित नहीं

   MIG

   समर्थित

   फ़ॉर्म फ़ैक्टर

   PCIe Gen5 single-slot FHFL

   TDP

   165 W

   Kovara के रिकॉर्ड में NVLink सपोर्ट नहीं दिखता, इसलिए इस पार्ट पर मल्टी-GPU जॉब डेटा ले जाने के लिए PCIe या सर्वरों के बीच के नेटवर्क पर निर्भर रहते हैं।

   मल्टी-इंस्टेंस GPU (MIG) एक भौतिक GPU को अलग-थलग हिस्सों में बाँट सकता है, जिनमें हर एक की अपनी मेमोरी और कंप्यूट होता है, ताकि कई छोटे वर्कलोड एक कार्ड साझा कर सकें।

   PCIe कार्ड मानक सर्वर और वर्कस्टेशन एक्सपेंशन स्लॉट में लगते हैं, जो कई तरह के सिस्टम के लिए उपयुक्त है।

   TDP रेटेड थर्मल डिज़ाइन पावर है: सर्वर में पावर डिलीवरी और कूलिंग की योजना बनाने का आँकड़ा।

4. 04इसका उपयोग किसलिए होता है

   मुख्य उपयोग (दर्ज)

   AI inference / data science / enterprise compute / video

   ये वे उपयोग हैं जो Kovara ने इस पार्ट के लिए दर्ज किए हैं। नोट्स वर्कलोड को सामान्य शब्दों में समझाते हैं; ये परफ़ॉर्मेंस के दावे नहीं हैं।

   • AI inferenceअनुरोधों का जवाब देने के लिए किसी ट्रेन किए गए मॉडल को चलाना। मेमोरी क्षमता, लेटेंसी और प्रति अनुरोध लागत आम चिंताएँ हैं।
   • data scienceबड़े डेटासेट पर एनालिटिक्स और पारंपरिक मशीन लर्निंग को तेज़ करना।
   • enterprise compute
   • videoवीडियो ट्रांसकोडिंग और वीडियो एनालिटिक्स पाइपलाइन।

आँकड़े Kovara मास्टर डेटा हैं, अंतिम सत्यापन 03 सित॰ 2026। व्याख्याएँ तकनीक का सामान्य वर्णन करती हैं; वे बेंचमार्क नहीं हैं और कीमत या उपलब्धता के बारे में कुछ नहीं कहतीं।