NVIDIA RTX PRO 6000D Blackwell Server Edition 84GB GDDR7 ECC

NVIDIA RTX PRO 6000D Blackwell Server Edition — 84GB GDDR7 ECC número de peça 900-2G153-0030-000

A NVIDIA RTX PRO 6000D Blackwell Server Edition traz o cálculo Blackwell de classe data center para uma placa de altura total de duplo slot com arrefecimento passivo. Com 84GB de memória GDDR7 ECC ultrarrápida e 19,968 núcleos CUDA, é desenhada para funcionar em servidores de inferência multi-GPU e estações de trabalho de IA onde o silêncio, a densidade e a fiabilidade importam — sem ventiladores na placa, sem problemas de throttling, apenas arrefecimento estável por fluxo de ar direto do seu chassis.

Porquê esta GPU

• 84GB de memória GDDR7 ECC — VRAM suficiente para carregar LLMs de classe 70B em FP8 ou servir vários modelos de tamanho médio em simultâneo, com fiabilidade de correção de erros para serviço de servidor 24/7
• 19,968 núcleos CUDA em Blackwell — Tensor Cores de 5ª geração com precisão FP4 entregam até ~1,553 TFLOPS de throughput de IA de pico
• Arrefecimento passivo de servidor, 400W de potência da placa — design FHFL de duplo slot sem ventilador com excelente perfil de desempenho por watt; desenhado para chassis multi-GPU densos
• PCIe 5.0 x16 e o 4x DisplayPort 2.1b — interligação de host rápida para escala multi-GPU e visualização de alta resolução
• 84GB de memória total a um preço mais competitivo do que a RTX PRO 6000 de 96GB — a escolha inteligente quando cada euro por GB de VRAM conta

RTX PRO 6000D vs. RTX PRO 6000 — Qual é a Diferença?

A RTX PRO 6000D é a variante de conformidade de exportação da NVIDIA para a sua principal RTX PRO 6000 Blackwell: 84GB em vez de 96GB de GDDR7 e 19,968 em vez de 24,064 núcleos CUDA — mantendo a mesma arquitetura Blackwell, suporte FP4/FP8, memória ECC e uma potência de placa mais baixa de 400W. Para a maioria das cargas de trabalho de inferência de IA e cálculo GPU, a diferença no mundo real é pequena; para o seu orçamento, não é. Veja o comparação de especificações RTX PRO 6000 vs RTX PRO 6000D para uma comparação detalhada lado a lado.

Especificações Principais

Desenhado Para

• Inferência e ajuste fino de LLM locais — 84GB cabe modelos grandes que sobrecarregam cartões de consumo
• Servidores de inferência multi-GPU e estações de trabalho de IA (2–8 densidade de GPU)
• IA agêntica, pipelines RAG e desenvolvimento de aplicações de IA
• centros de renderização acelerados por GPU e estações de trabalho virtuais
• Cargas de trabalho de ciência de dados, simulação e HPC

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