Archiv - AI akcelerátory, grafické karty pro umělou inteligenci
AI akcelerátor je specializované zařízení optimalizované pro masivní paralelní výpočty, které tvoří základ moderních neuronových sítí. Využití GPU pro AI je dáno jejich architekturou, která zvládne provádět miliardy matematických operací současně, díky čemuž zásadně zkracuje čas potřebný k trénování modelů i generování výsledků. Jak si AI hardware vybrat? Čtěte dále, rádi vám pomůžeme.
Vyberte si alternativu v kategorii
AI akcelerátory, grafické karty pro umělou inteligenci
5
položek
Grafická karta - GDDR7 (28000 MHz), NVIDIA, Blackwell (GB202, 1590 MHz), Boost 2617 MHz, PCI Express x16 5.0, 384Bit, DisplayPort 2.1b, šířka 266,7 mm
Prodej skončil
Objednací kód:
PNYrpb08
Grafická karta - NVIDIA L4 Passive PCIe, 24 GB GDDR6, architektura NVIDIA Ada Lovelace, čip AD104, PCIe 4.0 x16, 192bitová sběrnice, propustnost 300 GB/s, 30,3 TFLOPS FP32, 242 TFLOPS FP16, 485 TFLOPS FP8, Tensor jádra 4. generace, RT jádra 3. generace, 2× NVENC, 4× NVDEC, 4× JPEG, AV1 podpora, DLSS 3, jednoslotový low-profile design, pasivní chlazení, TBP 72 W, headless bez grafických výstupů, PCIe 4.0 x16, délka 169 mm, ATX i LP držák v balení, NVIDIA AI Enterprise podpora, určena pro AI video, generativní AI inference a cloud gaming v datových centrech, vhodná pro edge systémy, mainstream datová centra a cloud nasazení
Prodej skončil
Objednací kód:
NVl02
Grafická karta - NVIDIA L20 Passive PCIe, 48 GB GDDR6, architektura NVIDIA Ada Lovelace, čip AD102, 5nm TSMC, 76,3 mld. tranzistorů, 11 776 CUDA jader, 368 Tensor jader, 92 RT jader, PCIe 4.0 x16, 384bitová sběrnice, propustnost 864 GB/s, boost frekvence 2 520 MHz, 59,35 TFLOPS FP32, 4× DisplayPort 1.4a, dual-slot design, TBP 275 W, 1× 16pin napájení, doporučený zdroj 600 W, délka 267 mm, CUDA 8.9, serverová Ada řada, určena pro AI inference, VDI a vizuální výpočty v datových centrech, vhodná pro enterprise serverové nasazení a systémové integrátory
Prodej skončil
Objednací kód:
NVl04
Grafická karta - NVIDIA L40S Passive PCIe, 48 GB GDDR6 ECC, architektura NVIDIA Ada Lovelace, plný čip AD102, 18 176 CUDA jader, 568 Tensor jader 4. generace, 142 RT jader 3. generace, PCIe 4.0 x16, 384bitová sběrnice, propustnost 864 GB/s, boost frekvence 2 520 MHz, 91,6 TFLOPS FP32, 212 TFLOPS RT Core, 1 466 TFLOPS FP8, Transformer Engine, 4× DisplayPort 1.4a, 3× NVENC, 3× NVDEC, AV1 podpora, vGPU, DLSS 3, Secure Boot Root of Trust, NEBS Level 3, pasivní chlazení, dual-slot, TBP 350 W, 1× 16pin napájení, délka 266,7 mm, určena pro AI inference, LLM trénování, rendering a VDI v datových centrech, vhodná pro enterprise serverové nasazení a systémové integrátory
Prodej skončil
Objednací kód:
NVl03
Grafická karta - NVIDIA L4 Passive PCIe, 24 GB GDDR6, architektura NVIDIA Ada Lovelace, čip AD104, PCIe 4.0 x16, 192bitová sběrnice, propustnost 300 GB/s, 30,3 TFLOPS FP32, 242 TFLOPS FP16, 485 TFLOPS FP8, Tensor jádra 4. generace, RT jádra 3. generace, 2× NVENC, 4× NVDEC, 4× JPEG, AV1 podpora, DLSS 3, jednoslotový low-profile design, pasivní chlazení, TBP 72 W, headless bez grafických výstupů, délka 169 mm, LP držák nainstalován, ATX držák v balení, NVIDIA AI Enterprise podpora, určena pro AI video, generativní AI inference a cloud gaming v datových centrech, vhodná pro kompaktní low-profile serverová šasi a edge nasazení
Prodej skončil
Objednací kód:
NVl01
Archiv - AI akcelerátory, grafické karty pro umělou inteligenci - články
TCO kalkulačka: za jak dlouho se vlastní infrastruktura vrátí oproti cloudu
Praktický výpočet návratnosti ukáže, kdy se firmě vyplatí přesunout část AI provozu z cloudu na vlastní infrastrukturu. Článek pracuje s reálnou cenou NVIDIA DGX Spark 4TB, modelem TCO a náklady, které bývají při schvalování často podceněné.
Hledáte grafickou kartu pro umělou inteligenci, ale nejste si jisti, na co se zaměřit a co vlastně heslo „AI akcelerátor" znamená v praxi? Na trhu stojí vedle sebe tři výrobci s odlišnými přístupy – NVIDIA s dominantním ekosystémem CUDA, AMD s výjimečným poměrem paměti...
Veřejný cloud umožňuje rychle spouštět nové služby, pružně navyšovat výkon a využívat technologie, které by firma ve vlastní infrastruktuře budovala jen obtížně. U nejcitlivějších dat však do rozhodování vstupují také otázky, které se do běžného srovnání ceny a výkonu...