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NVIDIA Quadro RTX 6000 24GB Grafikkarte
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Technische Spezifikationen
| Hersteller | NVIDIA |
| GPU Memory | 24GB GDDR6 |
| Memory Interface | 384-Bit |
| Memory Bandwidth | 672 GB/s |
| Power Consumption | 295 W (max) |
| Output Ports | 4 x DisplayPort 1.4, 1 x USB Typ-C |
| Weight | 3 lbs (1,4 kg) |
Garantie und Support
1-Jahr Premium-Garantie
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1-Jahr Kreditgeberdeckung
1-Jahr Technischer Support
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Rückkaufgarantie
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Mit Hilfe von NVIDIA Turing™-Architektur und die NVIDIA RTX™-Plattform, NVIDIA Quadro RTX 6000 bringt dringend benötigte Fortschritte in der Computergrafik. Künstlerische Profis können jetzt von erstklassigem Raytracing, Deep-Learning-Funktionen und fortschrittlicher Schattierung profitieren, um noch schneller als zuvor brillante Ergebnisse zu erzielen. Die Mächtigen Quadro RTX 6000 kann komplexe Modelle und Szenen mit präzisen Schatten, Reflexionen und Brechungen verarbeiten. Mit 4608 CUDA-Kernen, 576 Tensor-Kernen, 72 RT-Kernen, massiv 24GB Dank des GDDR6-Speichers können Benutzer sofort Einblick in ihre Arbeit erhalten. NVIDIA Die NVLink-Konnektivität ermöglicht Multi-GPU-Konfigurationen für erweiterte Rendering-Anwendungen. Mit der branchenweiten Implementierung von VirtualLink® wurde die NVIDIA Quadro RTX 6000 bietet einfache Konnektivität zu hochauflösenden VR-Displays der nächsten Generation. Dadurch können Designer ihre Arbeit in faszinierenden virtuellen Umgebungen betrachten.
Merkmale
- Unterstützt NVLink, das es Anwendungen ermöglicht, Speicher und Leistung bei Multi-GPU-Konfigurationen zu skalieren.
- USB Type-C mit VirtualLink, einem offenen Industriestandard, der es Next-Gen-VR-Headsets ermöglicht, sich über einen einzigen Hochgeschwindigkeits-USB-Type-C-Anschluss mit PCs und anderen Geräten zu verbinden. Der Alternativmodus von USB Type-C vereinfacht und beschleunigt die VR-Installation, wodurch wesentliche Hindernisse bei der VR-Einführung vermieden werden.
- USB 3.1 Gen 2-Datenkanal zur Unterstützung von hochauflösenden Kameras und Sensoren und bietet bis zu 27 Watt Leistung.
- CUDA-kompatible Anwendungen können intensive parallele Rechenaufgaben der GPU zuweisen, um sie zu verarbeiten, wodurch die CPU des Computers für andere Aufgaben freigegeben wird.