RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition

Specifiche spiegate

Utilizzato per AI development, inference e data science

1. 0196 GB di memoria GDDR7

   VRAM

   96 GB

   Tipo di memoria

   GDDR7

   Larghezza di banda della memoria

   1.792 TB/s

   La GDDR è una memoria grafica montata sulla scheda attorno alla GPU, anziché impilata sul package. È molto usata sulle schede per grafica, rendering e inferenza a costi contenuti.

   La VRAM è lo spazio di lavoro sulla scheda. Pesi del modello, attivazioni e dataset devono entrarci, oppure essere suddivisi su più GPU. Regola empirica per i soli pesi con precisione a 16 bit (circa 2 GB per miliardo di parametri): fino a circa 48 miliardi di parametri, prima di attivazioni e cache. È un calcolo aritmetico sulla VRAM registrata, non un benchmark.

2. 02Architettura Blackwell

   Architettura

   Blackwell

   Generazione

   RTX PRO Blackwell

   Anno di lancio

   2025

   Stato del ciclo di vita

   Current

   Blackwell ha aggiunto i Tensor Core di quinta generazione e il supporto per formati a precisione ridotta fino a FP4. (Contesto generale sull’architettura, non un’affermazione su questa scheda specifica.)

   Lanciato nel 2025. I record di Kovara lo indicano come un componente di generazione attuale.

3. 03Form factor e alimentazione

   MIG

   Supportato

   Form factor

   PCIe Gen5 dual-slot

   TDP

   300 W

   La Multi-Instance GPU (MIG) può suddividere una GPU fisica in porzioni isolate, ciascuna con la propria memoria e la propria capacità di calcolo, così che più carichi di lavoro più piccoli possano condividere una scheda.

   Le schede PCIe si inseriscono negli slot di espansione standard di server e workstation, il che si adatta a un’ampia gamma di sistemi.

   Il TDP è la potenza termica di progetto nominale: il valore di riferimento per l’alimentazione e il raffreddamento in un server.

4. 04A cosa serve

   Utilizzo principale (registrato)

   AI development / inference / data science / rendering

   Questi sono gli utilizzi che Kovara ha registrato per questo componente. Le note spiegano il carico di lavoro in termini generali; non sono dichiarazioni sulle prestazioni.

   • AI development
   • inferenceL’esecuzione di un modello addestrato per rispondere alle richieste. Le preoccupazioni abituali sono la capacità di memoria, la latenza e il costo per richiesta.
   • data scienceAccelerazione dell’analisi dei dati e del machine learning classico su grandi dataset.
   • renderingProduzione di immagini e video a partire da scene 3D.

Le cifre sono dati anagrafici di Kovara, ultima verifica: 02 ott 2026. Le spiegazioni descrivono la tecnologia in generale; non sono benchmark e non dicono nulla su prezzo o disponibilità.