RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 32GB

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: AI inference, data science ve enterprise compute

1. 0132 GB GDDR7 bellek

   VRAM

   32 GB

   Bellek türü

   GDDR7

   Bellek bant genişliği

   0.8 TB/s

   GDDR, paket üzerinde yığılmak yerine kart üzerinde GPU’nun etrafına monte edilen grafik belleğidir. Grafik, render ve maliyet açısından verimli çıkarım kartlarında yaygın olarak kullanılır.

   VRAM, kart üzerindeki çalışma alanıdır. Model ağırlıkları, aktivasyonlar ve veri kümeleri buna sığmalı ya da birkaç GPU’ya bölünmelidir. 16-bit hassasiyette yalnızca ağırlıklar için pratik kural (milyar parametre başına yaklaşık 2 GB): aktivasyonlar ve önbellek hariç, kabaca 16 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02Blackwell mimarisi

   Mimari

   Blackwell

   Nesil

   RTX PRO Blackwell

   Piyasaya çıkış yılı

   2026

   Yaşam döngüsü durumu

   Current

   Blackwell, beşinci nesil Tensor Core’lar ve FP4’e kadar inen düşük hassasiyetli biçimler için destek ekledi. (Mimari hakkında genel bağlam; bu kartla ilgili özel bir ifade değildir.)

   2026 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu güncel nesil bir parça olarak listeliyor.

3. 03Form faktörü ve güç

   NVLink

   Desteklenmiyor

   MIG

   Destekleniyor

   Form faktörü

   PCIe Gen5 single-slot FHFL

   TDP

   165 W

   Kovara kayıtları NVLink desteği göstermiyor; bu nedenle bu parçadaki çoklu GPU işleri, veri taşımak için PCIe’ye veya sunucular arasındaki ağa dayanır.

   Multi-Instance GPU (MIG), tek bir fiziksel GPU’yu her biri kendi belleği ve işlem gücüne sahip yalıtılmış dilimlere bölebilir; böylece birkaç küçük iş yükü bir kartı paylaşabilir.

   PCIe kartlar standart sunucu ve iş istasyonu genişleme yuvalarına takılır; bu da geniş bir sistem yelpazesine uygundur.

   TDP, nominal termal tasarım gücüdür: bir sunucuda güç dağıtımı ve soğutma için planlama rakamı.

4. 04Ne için kullanılır

   Birincil kullanım (kayıtlı)

   AI inference / data science / enterprise compute / video

   Bunlar Kovara’nın bu parça için kaydettiği kullanım alanlarıdır. Notlar iş yükünü genel olarak açıklar; performans iddiası değildir.

   • AI inferenceİstekleri yanıtlamak için eğitilmiş bir modeli çalıştırmak. Bellek kapasitesi, gecikme ve istek başına maliyet olağan önceliklerdir.
   • data scienceBüyük veri kümelerinde analitiği ve klasik makine öğrenimini hızlandırmak.
   • enterprise compute
   • videoVideo dönüştürme ve video analitiği iş akışları.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 03 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.