RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 32GB

Характеристики з поясненнями

Використовується для: AI inference, data science і enterprise compute

1. 0132 GB пам’яті GDDR7

   VRAM

   32 GB

   Тип пам’яті

   GDDR7

   Пропускна здатність пам’яті

   0.8 TB/s

   GDDR — це графічна пам’ять, розміщена на платі навколо GPU, а не складена шарами в корпусі. Її широко використовують у картах для графіки, рендерингу та економного інференсу.

   VRAM — робочий простір на карті. Ваги моделі, активації та набори даних мають уміщатися в ній або розділятися між кількома GPU. Емпіричне правило лише для ваг при 16-бітній точності (близько 2 GB на мільярд параметрів): приблизно до 16 млрд параметрів, без урахування активацій і кешу. Це арифметика на основі зафіксованого обсягу VRAM, а не бенчмарк.

2. 02Архітектура Blackwell

   Архітектура

   Blackwell

   Покоління

   RTX PRO Blackwell

   Рік випуску

   2026

   Статус життєвого циклу

   Current

   Blackwell додала тензорні ядра п’ятого покоління та підтримку форматів нижчої точності аж до FP4. (Загальний контекст про архітектуру, а не твердження про цю конкретну карту.)

   Випущено в 2026. У записах Kovara це компонент поточного покоління.

3. 03Форм-фактор і потужність

   NVLink

   Не підтримується

   MIG

   Підтримується

   Form factor

   PCIe Gen5 single-slot FHFL

   TDP

   165 W

   Записи Kovara не показують підтримки NVLink, тож завдання з кількома GPU на цьому компоненті передають дані через PCIe або мережу між серверами.

   Multi-Instance GPU (MIG) може ділити один фізичний GPU на ізольовані частини, кожна з власною пам’яттю та обчислювальними ресурсами, щоб кілька менших навантажень могли спільно використовувати карту.

   Карти PCIe вставляються в стандартні слоти розширення серверів і робочих станцій, що підходить для широкого кола систем.

   TDP — номінальна розрахункова теплова потужність: плановий показник для живлення та охолодження в сервері.

4. 04Для чого використовується

   Основне призначення (зафіксоване)

   AI inference / data science / enterprise compute / video

   Це сценарії використання, які Kovara зафіксувала для цього компонента. Примітки описують навантаження загалом; це не заяви про продуктивність.

   • AI inferenceЗапуск навченої моделі для відповіді на запити. Зазвичай важливі обсяг пам’яті, затримка та вартість запиту.
   • data scienceПрискорення аналітики та класичного машинного навчання на великих наборах даних.
   • enterprise compute
   • videoТранскодування відео та конвеєри відеоаналітики.

Показники — основні дані Kovara, востаннє перевірені 03 вер. 2026 р.. Пояснення описують технологію загалом; вони не є бенчмарками й нічого не кажуть про ціну чи доступність.