RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 32GB

Spesifikasjonene forklart

Brukes til AI inference, data science og enterprise compute

1. 0132 GB GDDR7-minne

   VRAM

   32 GB

   Minnetype

   GDDR7

   Minnebåndbredde

   0.8 TB/s

   GDDR er grafikkminne montert på kortet rundt GPU-en i stedet for stablet i pakken. Det er mye brukt på kort for grafikk, rendering og kostnadseffektiv inferens.

   VRAM er arbeidsområdet på kortet. Modellvekter, aktiveringer og datasett må få plass i det, eller deles over flere GPU-er. Tommelfingerregel for vektene alene ved 16-biters presisjon (omtrent 2 GB per milliard parametere): opptil om lag 16 milliarder parametere, før aktiveringer og cache. Dette er regning på registrert VRAM, ikke en benchmark.

2. 02Blackwell-arkitektur

   Arkitektur

   Blackwell

   Generasjon

   RTX PRO Blackwell

   Lanseringsår

   2026

   Livssyklusstatus

   Current

   Blackwell la til femte generasjons tensorkjerner og støtte for formater med lavere presisjon helt ned til FP4. (Generell kontekst om arkitekturen, ikke en påstand om akkurat dette kortet.)

   Lansert i 2026. Kovaras registreringer oppfører den som en del av nåværende generasjon.

3. 03Formfaktor og effekt

   NVLink

   Støttes ikke

   MIG

   Støttes

   Formfaktor

   PCIe Gen5 single-slot FHFL

   TDP

   165 W

   Kovaras registreringer viser ingen støtte for NVLink, så jobber med flere GPU-er på denne delen er avhengige av PCIe eller nettverket mellom serverne for å flytte data.

   Multi-Instance GPU (MIG) kan dele én fysisk GPU i isolerte deler, hver med eget minne og egen datakraft, slik at flere mindre arbeidslaster kan dele et kort.

   PCIe-kort settes inn i vanlige utvidelsesspor i servere og arbeidsstasjoner, noe som passer et bredt utvalg av systemer.

   TDP er den oppgitte termiske designeffekten: planleggingstallet for strømforsyning og kjøling i en server.

4. 04Hva den brukes til

   Primær bruk (registrert)

   AI inference / data science / enterprise compute / video

   Dette er bruksområdene Kovara har registrert for denne delen. Merknadene forklarer arbeidslasten i generelle termer; de er ikke påstander om ytelse.

   • AI inferenceÅ kjøre en trent modell for å besvare forespørsler. Minnekapasitet, forsinkelse og kostnad per forespørsel er de vanlige hensynene.
   • data scienceRaskere analyse og klassisk maskinlæring på store datasett.
   • enterprise compute
   • videoVideotranskoding og pipeliner for videoanalyse.

Tallene er Kovaras stamdata, sist verifisert 03. sep. 2026. Forklaringene beskriver teknologien generelt; de er ikke benchmarks og sier ingenting om pris eller tilgjengelighet.