RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 32GB

Specifikationerna förklarade

Används för AI inference, data science och enterprise compute

1. 0132 GB GDDR7-minne

   VRAM

   32 GB

   Minnestyp

   GDDR7

   Minnesbandbredd

   0.8 TB/s

   GDDR är grafikminne som är monterat på kortet runt GPU:n i stället för staplat i kapseln. Det används i stor utsträckning på kort för grafik, rendering och kostnadseffektiv inferens.

   VRAM är arbetsytan på kortet. Modellvikter, aktiveringar och datamängder måste rymmas i det eller delas upp över flera GPU:er. Tumregel för enbart vikterna vid 16-bitars precision (cirka 2 GB per miljard parametrar): upp till ungefär 16 miljarder parametrar, före aktiveringar och cache. Det här är aritmetik på det registrerade VRAM-värdet, inte en benchmark.

2. 02Arkitekturen Blackwell

   Arkitektur

   Blackwell

   Generation

   RTX PRO Blackwell

   Lanseringsår

   2026

   Livscykelstatus

   Current

   Blackwell lade till femte generationens Tensor Cores och stöd för format med lägre precision ned till FP4. (Allmänt sammanhang om arkitekturen, inte ett påstående om just det här kortet.)

   Lanserad 2026. Enligt Kovaras poster är det en komponent av aktuell generation.

3. 03Formfaktor och effekt

   NVLink

   Stöds inte

   MIG

   Stöds

   Formfaktor

   PCIe Gen5 single-slot FHFL

   TDP

   165 W

   Kovaras poster visar inget stöd för NVLink, så jobb med flera GPU:er på den här komponenten är beroende av PCIe eller nätverket mellan servrar för att flytta data.

   Multi-Instance GPU (MIG) kan dela upp en fysisk GPU i isolerade delar, var och en med eget minne och egen beräkningskapacitet, så att flera mindre arbetslaster kan dela på ett kort.

   PCIe-kort sätts i vanliga expansionsplatser i servrar och arbetsstationer, vilket passar ett brett spektrum av system.

   TDP är den angivna termiska designeffekten: planeringsvärdet för strömförsörjning och kylning i en server.

4. 04Vad den används till

   Primär användning (registrerad)

   AI inference / data science / enterprise compute / video

   Det här är de användningsområden som Kovara har registrerat för komponenten. Kommentarerna förklarar arbetslasten i allmänna termer; de är inga påståenden om prestanda.

   • AI inferenceAtt köra en tränad modell för att besvara förfrågningar. Minneskapacitet, latens och kostnad per förfrågan är de vanliga frågorna.
   • data scienceSnabbare analys och klassisk maskininlärning på stora datamängder.
   • enterprise compute
   • videoVideotranskodning och flöden för videoanalys.

Värdena är Kovaras masterdata, senast verifierade 03 sep. 2026. Förklaringarna beskriver tekniken i allmänhet; de är inga benchmarks och säger inget om pris eller tillgänglighet.