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PNY NVIDIA Tesla M10 Datacenter Karte 32GB GDDR5 PCI Express 3.0 x16, Dual Slot, Passivkühlung

Grafikkarte mit 32 GB GDDR5-Speicher und PCIe 3.0 x16-Anschluss für Datacenter-Anwendungen, passiv gekühlt.

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PNY NVIDIA Tesla M10 Datacenter Karte – eine spezialisierte Grafiklösung für anspruchsvolle Rechenzentren und Virtualisierungsszenarien. Diese Karte kombiniert die Leistungsfähigkeit der NVIDIA Maxwell-Architektur mit einer großzügigen Speichergröße von 32 GB GDDR5, verteilt auf vier einzelne GPUs.

Technische Eckdaten im Überblick

  • Busbreite: 2 × 256‑Bit – ermöglicht hohe Bandbreiten für datenintensive Anwendungen.
  • Interface: PCIe 3.0 x16 – sorgt für schnelle Datenübertragung zwischen Karte und Host.
  • Form Factor: Dual Slot – passt in Standard-Server‑Racks ohne zusätzliche Kühlkomponenten.
  • Kühlung: Passiv – keine Lüfter, was Lärm reduziert und die Zuverlässigkeit erhöht.
  • CUDA-Kerne: 2560 – verteilt auf vier GPUs für parallele Verarbeitung.
  • Speichergröße: 32 GB GDDR5 (8 GB pro GPU) – ideal für große VDI‑Workloads und virtuelle Desktops.
  • Speicherkapazität: 83 GB/s (x4) – hohe Bandbreite unterstützt rechenintensive Grafik- und Datenverarbeitungsaufgaben.
  • Stromanschluss: 1 × 8‑Pin PCIe – gewährleistet stabile Stromversorgung für die Karte.

Architektur und Leistungsfähigkeit

Die NVIDIA Tesla M10 nutzt die Maxwell-Microarchitektur, die speziell für Rechenzentren entwickelt wurde. Durch die Aufteilung in vier separate GPUs kann die Karte mehrere virtuelle Desktops gleichzeitig bedienen, ohne dass die Leistung einzelner Sessions leidet. Jede GPU verfügt über 640 CUDA‑Kerne, was zusammen mit der GDDR5‑Speichertechnologie eine effiziente Verarbeitung von Grafik- und Rechenaufgaben ermöglicht.

Passive Kühlung – Vorteile für den Einsatz in Rechenzentren

Die passive Kühlungsstrategie eliminiert bewegliche Teile wie Lüfter. Das Ergebnis ist ein leiserer Betrieb, geringerer Wartungsbedarf und eine höhere Zuverlässigkeit, da keine Lüfter ausfallen können. In Umgebungen mit hohen Luftfeuchtigkeitswerten oder in Bereichen, wo Staubentwicklung kritisch ist, bietet die passive Kühlung einen zusätzlichen Schutz.

Dimensionen und Kompatibilität

Mit einer Größe von 111,15 mm × 267,7 mm passt die Karte problemlos in Standard-Server‑Racks. Der Dual‑Slot‑Formfaktor erfordert keine speziellen Anpassungen an der Gehäusearchitektur. Die Karte ist nicht für Low‑Profile‑Anwendungen konzipiert und sollte daher in normalen Server‑Setups eingesetzt werden.

Speichertechnologie – GDDR5 SDRAM

Der Einsatz von GDDR5 SDRAM sorgt für hohe Datenraten bei gleichzeitig niedrigem Stromverbrauch. Die 32 GB Speichergröße, aufgeteilt in vier gleich große Segmente, ermöglicht das Laden großer VDI‑Images und die Ausführung komplexer Grafikprozesse ohne Engpässe.

Anwendungsbereiche

  • Virtual Desktop Infrastructure (VDI): Mehrere virtuelle Desktops können gleichzeitig auf einer einzigen Karte laufen, was Kosten spart und die Effizienz steigert.
  • Datenanalyse und wissenschaftliche Berechnungen: CUDA‑Kerne ermöglichen schnelle Parallelverarbeitung von numerischen Modellen.
  • GPU‑beschleunigte Workflows: Anwendungen wie CAD, 3D-Modellierung oder Video-Rendering profitieren von der hohen Rechenleistung.

Zusammenfassung

Die PNY NVIDIA Tesla M10 Datacenter Karte 32 GB GDDR5 PCI Express 3.0 x16 ist eine leistungsstarke, passive Kühlungslösung für professionelle Rechenzentren und Virtualisierungsszenarien. Mit vier integrierten GPUs, einer großzügigen Speichergröße von 32 GB und einem Dual‑Slot‑Design bietet sie hohe Flexibilität, Zuverlässigkeit und Effizienz in anspruchsvollen IT-Umgebungen.

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FarbenVorherrschende Farben des Produkts

Bezeichner

Marke
PNY PNY ist eine US-amerikanische Marke, die Speicherkarten, USB-Sticks, Grafikkarten und andere Computerzubehör herstellt.
Modell
PNY TCSM10M-PB
MPN
PNY TCSM10M-PB
ID
8724056

Hauptmerkmale

Busbreite
2 x 256-bit
CUDA-Kerne
2560
Grafik-Engine
4 GPUs - NVIDIA Tesla M10
Grösse
32768 MB
Technologie
GDDR5 SDRAM
Zusätzliche anforderungen
8-poliger PCI Express-Stromversorgungsanschluss
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