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4 GB GDDR6 グラフィック デザイン T400 NVIDIA Quadro Leadtek グラフィックス カード AI データ分析用

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4 GB GDDR6 グラフィック デザイン T400 NVIDIA Quadro Leadtek グラフィックス カード AI データ分析用

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モデル番号 :NVIDIA クアドロ T400
原産地 :中国
最小注文数量 :1個
支払い条件 :L/C、D/A、D/P、T/T
供給能力 :20個
納期 :15-30ワード日
パッケージの詳細 :高さ2.713インチ×長さ6.6インチのデュアルスロット
名前 :AIデータAnalyticsのための4つのGB GDDR6のグラフィック・デザインT400 NVIDIA Quadro Leadtekのグラフィックス・カード
キーワード :AIデータAnalyticsのための4つのGB GDDR6のグラフィック・デザインT400 NVIDIA Quadro Leadtekのグラフィックス・カード
モデル :NVIDIA Quadro T400
GPUの建築 :NVIDIA Turingの建築
CUDAの並行処理の中心 :384
表示コネクター :mDP 1.4 (3)
フレーム・バッファ・メモリ :4 GB GDDR6
記憶インターフェイス :64ビット
グラフィック バス :PCIは3.0 x16を表現する
最高のパワー消費量 :30W
形式要素 :2.713" H X 6.137" Lの単一スロット
プロダクト重量 :123.5g
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Leadtek NVIDIA Quadro T400真新しいAiデータAnalyticsの深い学習のグラフィックス・カード

 

LeadTek NVIDIA Quadro T400のグラフィック・デザインのグラフィックス・カード

 

Turing GPUの建築

NVIDIAが384のCUDAの中心を組み込むことができる、NVIDIA T400およびNVIDIA 4GB GPUs (NVIDIA T400シリーズが)であるCADのための有効な単一スロット専門の解決、DCC、金融サービス業(FSI)および密集した形式要素の大きい性能に達するために見ている一般に視覚化の専門家ようにカスタマイズされる最新式12nm FFN (FinFET NVIDIA)の高性能製造工程に基づいて。Turing GPUの建築はNVIDIAの2001年にプログラム可能なshadersの発明以来するコンピュータ実時間グラフィックの最も大きい跳躍を可能にする。

 

より高い速度GDDR6の記憶

フレーム・バッファ容量のNVIDIA T400の特徴2GBか4GBおよびピーク帯域幅の80 GB/sをTuringの企業で最も速いグラフィックのための非常に最大限に活用されたGDDR6記憶サブシステムと造られる、倍よりもっと効率。NVIDIA T400シリーズはデータ・セットの広大な配列を用いる3D専門家そして高くデマンドが高く、多表示環境のための理想的なプラットホーム、である。

 

H.264およびHEVCはEnginesiを符号化したり/解読する

2熱心なH.264およびHEVCのトランスコード、ビデオ編集し、そして他の符号化の適用のためのより実時間性能がエンジンを符号化し、3D/computeパイプラインの独立している熱心のエンジンを解読する速く渡しなさい。

 

 

4 GB GDDR6 グラフィック デザイン T400 NVIDIA Quadro Leadtek グラフィックス カード AI データ分析用

 

 

 

NVIDIA Quadro T400のグラフィック・デザインのグラフィックス・カードの指定

 

GPUの建築

NVIDIA Turingの建築

CUDAの並行処理の中心

384

単一精密性能

1.094までTFLOPS

フレーム・バッファ・メモリ

2 GB GDDR6

記憶インターフェイス

64ビット

記憶帯域幅

80までGB/s

最高のパワー消費量

30W

グラフィック バス

PCIは3.0 x16を表現する

表示コネクター

mDP 1.4 (3)

形式要素

2.713" H X 6.137" Lの単一スロット

プロダクト重量

123.5g

熱解決

活動的

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ソフトウェア サポート

 

NVIDIA CUDAの並行計算のプラットホーム

生まれつきC/C++のような標準的なプログラミング言語をおよびFORTRAN実行すれば、OpenCLのようなAPIsは、OpenACCおよび直接計算への光線追跡のような技術を、ビデオおよび画像処理、および計算の流体力学加速する。

 

統一された記憶

二度特色にして前任者、Turingのshadersの隠し場所との浮動小数点および整数操作の並行実行を、適応性がある影で覆う技術および新しい統一された記憶建築は今日の専門の適用のための驚くばかりの性能の増加を可能にする。

 

 

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