Quadro RTX PRO 6000 PNY Blackwell Max 96GB GDDR7
Im Konfigurator mit Vormontage: 3 Jahre NEXUS-Garantie — Garantiebedingungen
Die PNY NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q ist eine professionelle High-End-Grafikkarte, die speziell für anspruchsvolle KI-, Rendering-, 3D-, CAD-, Simulations- und Data-Science-Workloads entwickelt wurde. Mit 96 GB GDDR7 ECC, 24.064 CUDA-Kernen, 752 Tensor Cores und 188 RT Cores bietet sie enorme Rechenleistung und ausreichend Grafikspeicher für besonders große und komplexe Projekte.
Die Max-Q-Ausführung kombiniert die Leistung der Blackwell-Architektur mit einer auf 300 W reduzierten Leistungsaufnahme und einem kompakten Dual-Slot-Design. Über vier DisplayPort-2.1b-Anschlüsse lassen sich professionelle Multi-Monitor-Arbeitsplätze realisieren. Die Unterstützung für Multi-Instance GPU (MIG) ermöglicht außerdem die Aufteilung der GPU in mehrere virtuelle Instanzen – ideal für virtualisierte Workstation- und KI-Umgebungen.
Wichtig: Diese Karte ist nicht mit der normalen RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition zu verwechseln. Die Max-Q-Version arbeitet mit 300 W statt 600 W und ist dadurch deutlich stärker auf effiziente, kompakte Workstation-Systeme ausgelegt.
| Hersteller | PNY |
| Herstellernummer | VCNRTXPRO6000MQ-BLK |
| Zustand | Neu |
| Produkttyp | Professionelle Grafikkarte |
| Modell | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition |
| Architektur | NVIDIA Blackwell |
| Fertigung | TSMC 4N |
| CUDA-Kerne | 24.064 |
| Tensor Cores | 752 |
| RT Cores | 188 |
| Grafikspeicher | 96 GB GDDR7 ECC |
| Speicherinterface | 512 Bit |
| Speicherbandbreite | 1.792 GB/s |
| Schnittstelle | PCIe 5.0 x16 |
| DisplayPort | 4× DisplayPort 2.1b |
| Maximale Displays | 4 |
| Video-Encoder | 4× NVENC, 9. Generation |
| Video-Decoder | 4× NVDEC, 6. Generation |
| Multi-Instance GPU | Bis zu 4× 24 GB / 2× 48 GB / 1× 96 GB |
| Leistungsaufnahme | 300 W |
| Stromanschluss | 1× PCIe CEM5 16-Pin |
| Kühlung | Aktiv, Double-Flow-Through |
| Bauform | Dual-Slot, Full-Height |
| Abmessungen | ca. 112 × 267 mm |
| Gewicht | ca. 1,23 kg |
| Einsatzbereich | KI, Deep Learning, Rendering, CAD, 3D, Simulation, Visualisierung und Data Science |
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