workstation gpu

NVIDIA RTX PRO 6000: Ultimative Workstation-GPU mit 96 GB GDDR7 ECC-Speicher, 1,79 TB/s Bandbreite und vollem GB202-Chip für KI, 3D-Rendering und Simulation. ISV-zertifizierte Zuverlässigkeit mit 4x DisplayPort 2.1b-Ausgängen.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q: 96 GB GDDR7 VRAM, 3511 AI TOPS, 300 W Energieeffizienz. Unterstützt 4-GPU-Skalierung (insgesamt 384 GB), MIG-Technologie und ECC-Speicher. Ideal für kompakte Workstations, die Spitzenleistung erfordern.

NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell der Einstiegsklasse: Unternehmenszuverlässigkeit, ISV-Zertifizierungen und KI-Beschleunigung. Kompaktes, energieeffizientes Design für CAD, 3D-Modellierung und Multi-Display-Produktivität. Kostengünstiges Upgrade mit moderner Architektur.

NVIDIA H200 GPU: 141 GB HBM3e-Speicher, 4,8 TB/s Bandbreite. Ideal für große KI-Modelle mit 14.592 CUDA-Kernen, PCIe 5.0 und 600 W Leistung. Verfügt über Transformer Engine für 9x schnelleres Training.

NVIDIA A16 64 GB GPU: Quad-GPU-Board für VDI mit hoher Dichte, unterstützt 64 Benutzer. Verdoppelt die Benutzerdichte im Vergleich zu M10 mit 64 GB ECC-Speicher, RTX- und Tensor-Kernen und AV1-Dekodierung. Ideal für skalierbare Remote-Arbeitsplätze.

NVIDIA L40 48 GB PCIe-Beschleuniger: Rechenzentrums-GPU mit Ada Lovelace-Architektur, 48 GB GDDR6 ECC-Speicher, RT der 3. Generation und Tensorkerne der 4. Generation. Ideal für KI, Simulation, 3D-Modellierung und virtuelle Arbeitsplätze. NEBS Level 3-zertifiziert, sicherer Start, vGPU-Unterstützung.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition: Rack-optimierte GPU mit 96 GB GDDR7 ECC-Speicher, MIG-Partitionierung und Zuverlässigkeit rund um die Uhr für skalierbare KI-Inferenz, HPC und virtualisierte Workloads in Rechenzentren.

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell mit einem Steckplatz: 24 GB GDDR7 ECC, 1290 AI TOPS, 140 W maximale Leistung. Ideal für KI, Rendering und Datenwissenschaft in kompakten Workstations.

NVIDIA L40S: 48 GB universeller Rechenzentrumsbeschleuniger mit 18.176 CUDA-Kernen, Tensor-Kernen der 4. Generation und RT-Kernen. Ideal für KI-Training, Inferenz und Grafik-Workloads. Unternehmenssicherheit, ECC-Speicher und passive Kühlung.