RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: AI development, inference ve data science

1. 0196 GB GDDR7 bellek

   VRAM

   96 GB

   Bellek türü

   GDDR7

   Bellek bant genişliği

   1.792 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 48 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02Blackwell mimarisi

   Mimari

   Blackwell

   Nesil

   RTX PRO Blackwell

   Piyasaya çıkış yılı

   2025

   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.)

   2025 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu güncel nesil bir parça olarak listeliyor.

3. 03Form faktörü ve güç

   MIG

   Destekleniyor

   Form faktörü

   PCIe Gen5 dual-slot

   TDP

   300 W

   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 development / inference / data science / rendering

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

   • AI development
   • 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.
   • rendering3D sahnelerden görüntü ve video üretmek.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 02 Eki 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.