Видеокарта NVIDIA Tesla P4 FRU BOM (00YG994)
Почему нет цен?
Уточнить цену
Гарантия до 5 лет
Диагностика перед отправкой
С нами выгодно и удобно!
- Поддержка персонального менеджера
- Партнёрские скидки до 70%
- Онлайн-кабинет гарантийного сервиса
Как купить?
Раз, два и все делаРассчитаем стоимость
Присылайте спецификацию для подбора и расчета стоимости оборудования
Привезём и подключим
Подключим и настроим оборудование в вашем офисе или ЦОДе
Характеристики
Описание
Видеокарта NVIDIA Tesla P4 FRU BOM (00YG994) предназначена для ускорения задач машинного обучения, глубокого обучения и инференса в реальном времени, обеспечивая отличную производительность при минимальном потреблении энергии. Она оснащена 8 ГБ GDDR5 памяти и оптимизирована для работы в облачных и серверных приложениях, где требуется высокая эффективность вычислений. Tesla P4 FRU BOM идеально подходит для внедрения в центры обработки данных и высокопроизводительные системы для AI-вычислений.
Преимущества видеокарты NVIDIA Tesla P4
Видеокарта NVIDIA Tesla P4 FRU BOM (00YG994) с 8 ГБ GDDR5 памяти и передовыми вычислительными возможностями предоставляет отличную производительность для машинного обучения и инференса в реальном времени. С минимальным потреблением энергии она идеально подходит для облачных вычислений, что делает Tesla P4 FRU BOM отличным выбором для дата-центров и высокопроизводительных систем, требующих энергоэффективных решений с высокой вычислительной мощностью.
Особенности и области применения
- 8 ГБ GDDR5 памяти для эффективной работы с большими объемами данных и вычислительными задачами.
- Оптимизирована для инференса в реальном времени и машинного обучения.
- Низкое потребление энергии для высокой эффективности в серверных и облачных приложениях.
- Идеальна для внедрения в центры обработки данных и высокопроизводительные системы для AI-вычислений.
- Подходит для использования в виртуализированных рабочих нагрузках и облачных платформах.
С видеокартой NVIDIA Tesla P4 FRU BOM (00YG994) вы получаете мощное и энергоэффективное решение для ускорения задач машинного обучения, глубокого обучения и инференса в реальном времени. Эта модель идеально подходит для применения в облачных вычислениях и центрах обработки данных, обеспечивая отличную производительность при минимальных затратах энергии.
подбор оборудования
до 90 дней
