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4029GP-TNR GPU-Server
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4029GP-TNR GPU-Server

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Der 4029GP-TNR GPU-Server baut die leistungsstärksten und am schnellsten auf den Markt kommenden Server auf Basis von NVIDIA A100™ Tensor Core GPUs. Mit der neuesten Version der NVIDIA® NVLink™- und NVIDIA NVSwitch™-Technologien können diese Server bis zu 5 PetaFLOPS KI-Leistung in einem einzigen 4U-System liefern.

Wichtigste Highlights:
NVIDIA A100 Tensor Core.
NVIDIA GeForce RTX 4090.
NVIDIA Quadro RTX 8000.
NVIDIA RTX A6000.
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti.
NVIDIA GeForce RTX 4070. FP16 – 29,15 TFLOPS FP32 – 29,15 TFLOPS FP64 – 455,4 GFLOPS.
Google TPU v4 Pod. bf 16 - 297 TFLOPS Int 8 - 393 TFLOPS.
NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti.
  • 4029GP-TNR GPU-Server

  • VINCANWO

Verfügbarkeit:
Menge:


Modell 4029GP-TNR
Maschinenrahmen 4U-Racks
CPU Dual Socket P (LGA 3647)
unterstützt Intel® Xeon® der 2. Generation
Chipsatz Intel® C621
RAM 24 Speichersteckplätze
unterstützen maximal 6 TB RECC
2933/2666/2400 MHz
Festplattensteckplatz 24 Hot-Swap-fähige Festplattensteckplätze.
Standardkonfiguration mit 8 SATA-Steckplätzen
CPU-Karte Max unterstützt 8 Stück GPU-Karten
RTX4090/RTX3090/V100
A6000/A5000/A100
Netzwerkkarte 2 Stück Gigabit-Ethernet-Ports
ÜBERFALL SATA RAID 0,1,5,10
Display-Controller 1 x VGA, 1 COM
Externe Geräteanschlüsse Hinten 2 Stück USB 3.0
CD-Treiber N / A
Kühlwirkung 8 Stück Hot-Swap-fähige Hochgeschwindigkeitslüfter
Stromversorgung 2000 W (2+2) redundantes Netzteil,
80PLUS-Platin-Zertifizierung
Management IPMI 2.0-Schnittstelle
Betriebssystem Windows, Linux
Temperatur Arbeitsumgebung: - 10℃ ~ + 35℃
Nicht-Arbeitsumgebung: - 40℃ ~ + 70℃
Luftfeuchtigkeit Arbeitsumgebung: 8 % bis 90 %
Nichtarbeitsumgebung: 5 % bis 95 %
Produktgröße (mm) 737 x 437 x 178
Produktgewicht (kg) 29.7
Zubehör Montageführungsschiene (optional) / Schraubenpaket


Der GPU-Server 4029GP-TNR fungiert als Begleitprozessor für CPUs. GPUs steigern die Geschwindigkeit und Verarbeitungskapazitäten eines Systems exponentiell. GPUs führen Computeranwendungen in Bezug auf technische und wissenschaftliche Daten schneller aus und erhöhen die Effizienz, wenn sie zusammen mit CPUs integriert werden.

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