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[显卡] NVIDIA Tesla K80 M40 深度学习加速运算GPU

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发表于 2016-8-10 13:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
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运算卡 价格表        更新日期2016.3
型号
参数
质保
备注
备货情况
Nvidia Tesla  K20C
GPU 的数量和类型:1 Kepler GK110              CUDA核心数量:2496
双精度浮点性能:1.17 Tflops
单精度浮点性能:3.52 Tflops
专用存储器总容量:5GB
功耗:225W热设计功耗 主动散热
三年质保
盒包
现货
Nvidia Tesla  K20M
GPU 的数量和类型:1 Kepler GK110              CUDA核心数量:2496
双精度浮点性能:1.17 Tflops
单精度浮点性能:3.52 Tflops
专用存储器总容量:5GB
功耗:225W热设计功耗
三年质保
盒包
现货
Nvidia Tesla  K40C
GPU 的数量和类型:1 Kepler GK110              CUDA核心数量:2880
双精度浮点性能:1.43 Tflops
单精度浮点性能:4.29 Tflops
专用存储器总容量:12GB              显存带宽: 288GB/s 支持PCI-E 3.0
功耗:235W热设计功耗 主动散热
三年质保
盒包
现货
Nvidia Tesla  K40M
GPU 的数量和类型:1 Kepler GK110              CUDA核心数量:2880
双精度浮点性能:1.43 Tflops
单精度浮点性能:4.29 Tflops
专用存储器总容量:12GB              显存带宽: 288GB/s 支持PCI-E 3.0
功耗:235W热设计功耗 被动散热
三年质保
盒包
现货
Nvidia Tesla  K80M
GPU 的数量和类型:2 Kepler GK210              CUDA核心数量:4992
双精度浮点性能:2.91 Tflops
单精度浮点性能:8.74 Tflops
专用存储器总容量:24GB              显存带宽: 480GB/s 支持PCI-E 3.0
功耗:375W热设计功耗 被动散热
三年质保
盒包
现货
Nvidia Tesla  M40
CUDA核心数量:3072个
芯片类型:GM200
带宽: 288GB/s
位宽:384Bit
显存:12GB(ECC)
单精度:7.0TF
双精度:0.2TF
插槽:PCI-E_X16 3.0
散热方式:被动(至少20CFM的系统气流)
TDP:250W
三年质保
盒包
订货
Nvidia TESLA  M4
CUDA核心数量:1024个
芯片类型:GM200
带宽: 88GB/s
位宽:128bit
单晶:2.2T
双晶:0.07T
显存:4GB(ECC)
插槽:PCI-E_X16 3.0
散热方式:被动
TDP:50-75W
三年质保
工业包装
现货
Nvidia GRID K1
GPU 的数量和类型:4*Kepler          CUDA核心数量:768                   专用存储器总容量:16GB DDR3           用于虚拟化
功耗:139W热设计功耗 被动散热
三年质保
工业包装
现货
Nvidia GRID K2
GPU 的数量和类型:2*Kepler          CUDA核心数量:3072                   专用存储器总容量:8GB DDR5           用于虚拟化
功耗:225W热设计功耗 被动散热
三年质保
工业包装
现货

QQ图片20160324114207_副本.jpg IMG_20150916_175115_副本.jpg
IMG_20150916_175130_副本.jpg IMG_20150916_175152_副本.jpg
QQ图片20160324114140_副本.jpg IMG_20150917_153502_副本.jpg
IMG_2363_副本 - 副本.jpg QQ图片20160324114144_副本.jpg
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