RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition

Especificações explicadas

Usado para AI development, inference e data science

1. 0196 GB de memória GDDR7

   VRAM

   96 GB

   Tipo de memória

   GDDR7

   Largura de banda de memória

   1.792 TB/s

   A GDDR é memória gráfica montada na placa ao redor da GPU, e não empilhada no encapsulamento. É muito usada em placas de vídeo, de renderização e de inferência com boa relação custo-benefício.

   A VRAM é o espaço de trabalho da placa. Os pesos do modelo, as ativações e os conjuntos de dados precisam caber nela ou ser divididos entre várias GPUs. Regra prática apenas para os pesos com precisão de 16 bits (cerca de 2 GB por bilhão de parâmetros): até aproximadamente 48 bilhões de parâmetros, antes de ativações e cache. Isto é aritmética sobre a VRAM registrada, não um benchmark.

2. 02Arquitetura Blackwell

   Arquitetura

   Blackwell

   Geração

   RTX PRO Blackwell

   Ano de lançamento

   2025

   Status do ciclo de vida

   Current

   A Blackwell acrescentou Tensor Cores de quinta geração e suporte a formatos de menor precisão, até FP4. (Contexto geral sobre a arquitetura, não uma afirmação sobre esta placa específica.)

   Lançamento em 2025. Os registros da Kovara a classificam como uma peça da geração atual.

3. 03Formato e potência

   MIG

   Suportado

   Formato

   PCIe Gen5 dual-slot

   TDP

   300 W

   A Multi-Instance GPU (MIG) pode dividir uma GPU física em fatias isoladas, cada uma com sua própria memória e capacidade computacional, para que várias cargas de trabalho menores compartilhem uma placa.

   As placas PCIe são encaixadas em slots de expansão padrão de servidores e workstations, o que atende a uma grande variedade de sistemas.

   O TDP é a potência de projeto térmico nominal: o número de planejamento para o fornecimento de energia e o resfriamento em um servidor.

4. 04Para que é usada

   Uso principal (registrado)

   AI development / inference / data science / rendering

   Estes são os usos que a Kovara registrou para esta peça. As notas explicam a carga de trabalho em termos gerais; não são afirmações de desempenho.

   • AI development
   • inferenceExecutar um modelo treinado para responder a requisições. Capacidade de memória, latência e custo por requisição são as preocupações habituais.
   • data scienceAceleração de análises e de machine learning clássico em grandes conjuntos de dados.
   • renderingProdução de imagens e vídeo a partir de cenas 3D.

Os números são dados mestres da Kovara, verificados pela última vez em 02 de out. de 2026. As explicações descrevem a tecnologia em geral; não são benchmarks e não dizem nada sobre preço ou disponibilidade.