{"title":"GPUs \u0026 Beschleuniger","description":"\u003cp\u003eGPUs, Konnektoren, Kabel und Hardware-Komponenten für Mining-Rigs, KI-Server und Hochleistungscomputing-Builds.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"pcie-pci-express-16x-riser-card-flexible-cable-extension-cable","title":"PCIE PCI Express 16X Riser Card Flexible Kabel-Verlängerungskabel","description":"\u003cul\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003e PCI-E-16X-Steckplatz, verlötet mit normalem IDE-Flachbandkabel\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003e Fabrikneu und von hoher Qualität\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003e Kein Treiber erforderlich, Hot-Swap wird nicht unterstützt\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003e Gesamtlänge: 19cm (7.4 Zoll)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e","brand":"Pcpraha","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002883711304,"sku":null,"price":6.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/pci-e-express-16x-to-16x-riser-card-adapter-flex-extension-cable-15cm-1.gif?v=1725528277"},{"product_id":"cpu-6pin-to-graphics-video-card-double-pci-e-pcie-power-supply-splitter-cable","title":"CPU 6-Pin auf Grafik-Videokarte Dual-PCI-E PCIe Power Supply Splitter-Kabel","description":"\u003cdiv\u003eSchließen Sie jede beliebige Grafikkarte an ein einzelnes 6-poliges PCI-Express-Stromkabel an. Die 6+2-poligen\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eStecker bieten maximale Flexibilität.\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eWarnung: Überlasten Sie weder Ihr Netzteil noch das 6-polige Stromkabel — mehr als 300W über ein einzelnes 6-poliges PCI-Express-Kabel mit 18AWG zu führen, stellt eine Brandgefahr dar.\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eAnschlüsse: 6-polig PCIe Buchse, 2x 6+2-polig PCIe Stecker\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eLänge: 8 Zoll \/ 20cm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eLeiter: 18 AWG Kupfer\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003eLieferumfang :\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e1x PCI-e-Stromverlängerungskabel 8-polig auf zweimal 8-polig für Grafikkarten\u003c\/div\u003e","brand":"Pcpraha","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002883744072,"sku":null,"price":15.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/cpu-6pin-to-graphics-video-card-double-pci-e-pcie-power-supply-splitter-cable-3.jpg?v=1725528280"},{"product_id":"power-supply-connector-relay-adapter-dual-triple-quad-multi-psu-link-concurrent","title":"Stromversorgungsstecker-Relaisadapter Dual-Triple-Quad-Multi-PSU-Link Concurrent","description":"\u003cstrong\u003eSpezifikation:\u003c\/strong\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003eFabrikneu\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eGröße (ca.):7.00*3.00cm\/2.76\"*1.18\"(L*B)\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eMenge:1 Set\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eKompakte Bauform – überall montierbar\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRelais-Adapter zur gleichzeitigen Verbindung von zwei, drei, vier oder mehreren Netzteilen\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eFür Ihre Bitcoin- und Litecoin-Mining-Maschinen mit mehreren Netzteilen (PSU)\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eUnterstützung für Systeme mit mehreren Netzteilen (nahezu unbegrenzt erweiterbar)\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cstrong\u003eLieferumfang:\u003c\/strong\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e1 x Netzteil-Adapter\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e","brand":"Pcpraha","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002885218632,"sku":null,"price":15.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/power-supply-connector-relay-adapter-dual-triple-quad-multi-psu-link-concurrent-2.jpg?v=1725528283"},{"product_id":"usb-3-0-60cm-pci-e-express-powered-riser-card-extender-cable-1xto16x","title":"USB 3.0 60CM PCI-E Express stromversorgtes Riser-Kabel Erweiterung 1x bis 16x","description":"100 % fabrikneu und von hoher Qualität. Sicherer, effizienter, praktischer. Die Stromversorgung der Grafikkarte setzt auf drei FP-Festkörperkondensatoren und sorgt so für eine stabilere und sicherere Spannungsversorgung. Parallel geführte Leiterbahnen bzw. eine große 4-Pin-Schnittstelle verstärken die Stromversorgung und machen die Grafikkarte bei der Leistungsaufnahme unabhängig vom Mainboard. Damit werden Probleme wie brüchige oder durchgebrannte Lötstellen, eine Dämpfung des Übertragungssignals oder eine unzureichende Leitungslänge vermieden. Die Steckplätze verfügen über eine feste Kartenverriegelung: Die Grafikkarte sitzt fest und kann nicht aus dem Steckplatz rutschen, stabil und sicher. Spezifikationen: Stromanschluss: SATA-15-Pin-Stromkabel Kompatibilität: mit allen Grafikkarten Platinenmaße: (L*B) 13.00*4.40cm\/5.12\"*1.73\" (ca.) USB-Kabellänge: 62.00cm\/24.41\" USB-Länge: 60cm \u003cstrong\u003eLieferumfang: \u003c\/strong\u003e 1 Stk. x PCIE-Adapter 1 Stk. x PCIE-Riser-Karte 1 Stk. x USB-3.0-Kabel 1 Stk. x Verlängerungskabel 1X auf 16X \u003cstrong\u003eHinweise: \u003c\/strong\u003e Aufgrund der Unterschiede zwischen verschiedenen Monitoren geben die Abbildungen die tatsächliche Farbe des Artikels möglicherweise nicht exakt wieder. Bitte vergleichen Sie die angegebenen Maße mit Ihren eigenen und berücksichtigen Sie eine Toleranz von 1-3cm, da manuell gemessen wird. Sollten die Produkte Mängel aufweisen, schreiben Sie uns bitte zuerst eine Nachricht, bevor Sie eine negative Bewertung abgeben. Vielen Dank für Ihr Verständnis.","brand":"Pcpraha","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002885251400,"sku":null,"price":18.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/usb-3-0-60cm-pci-e-express-powered-riser-card-extender-cable-1xto16x-1.jpg?v=1725528285"},{"product_id":"hp-vga-nvidia-rtx-a4000-16gb-gddr6-pcie-4-0x16-card","title":"HP VGA NVIDIA RTX A4000 16GB GDDR6, PCIe 4.0×16 Karte","description":"\u003ch2\u003eTechnische Spezifikationen:\u003c\/h2\u003e \u003cstrong\u003eChipsatz\u003c\/strong\u003e: NVIDIA RTX A4000 \u003cstrong\u003eSpeicher\u003c\/strong\u003e: 16 GB GDDR6 \u003cstrong\u003eSpeicherbusbreite\u003c\/strong\u003e: 256-bit \u003cstrong\u003eSchnittstelle\u003c\/strong\u003e: PCI Express Gen 4 x 16 \u003cstrong\u003eDirectX\u003c\/strong\u003e: DirectX 12.07 \u003cstrong\u003eOpen GL\u003c\/strong\u003e: 4.6 \u003cstrong\u003eVirtual Reality\u003c\/strong\u003e: Ja \u003cstrong\u003eKühlung\u003c\/strong\u003e: Aktiv \u003cstrong\u003eDisplayPort\u003c\/strong\u003e: 4x DisplayPort 1.4 \u003cstrong\u003eExterne Stromversorgung\u003c\/strong\u003e: 1x 6-Pin \u003cstrong\u003eMaximale Leistungsaufnahme\u003c\/strong\u003e: 140 W \u003cstrong\u003eHP VGA NVIDIA RTX A4000 16GB GDDR6, PCIe 4.0×16 Karte \u003c\/strong\u003e Die Quadro-Produkte von NVIDIA sind eine Reihe \u003cstrong\u003eprofessioneller\u003c\/strong\u003e Grafikkarten, die sowohl für Rackmount-Server als auch vor allem für leistungsstarke Workstations entwickelt wurden. Es handelt sich um hochwertige GPUs mit großem Speicher, ECC und einem speziellen Treiberpaket, das auf die Arbeit in CAD-Anwendungen abgestimmt ist. \u003cstrong\u003eCUDA-Technologie\u003c\/strong\u003e Anwender professioneller Applikationen können dank der CUDA-Architektur die grafischen CUDA-Streamprozessoren nutzen. Dadurch lässt sich die gesamte Rechenleistung der Grafikkarte für spezifische Berechnungen einsetzen, was die Arbeit um ein Vielfaches gegenüber einem herkömmlichen Prozessor beschleunigen kann, der durch seine geringere Kernanzahl deutlich eingeschränkt ist. \u003cstrong\u003eSpezifikationen:\u003c\/strong\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003ctable\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\n\u003cstrong\u003eC\u003c\/strong\u003e\u003cstrong\u003eUDA-Kerne\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e6144\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eTensor Cores\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e192\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eRT Cores\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e48\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSingle-Precision-Leistung\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e19.2 TFLOPS\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eRT-Core-Leistung\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e37.4 TFLOPS\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eTensor-Leistung\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e153.4 TFLOPS\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eGPU-Speicher\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e16 GB GDDR6 mit ECC\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSpeicherschnittstelle\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e256-bit\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e448 GB\/sec\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSystemschnittstelle\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003ePCI Express 4.0 x16\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eDisplay-Anschlüsse\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e4x DisplayPort 1.4a\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eMaximale Leistungsaufnahme\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e140 W\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003c\/tbody\u003e \u003c\/table\u003e \u003c\/div\u003e \u003cstrong\u003eUnterstützte Technologien:\u003c\/strong\u003e NVIDIA NVLink NVIDIA Ampere NVIDIA Mosaic NVIDIA RTX Experience OpenGL 4.68 Shader Model 5.17 DirectX 12.07 Vulkan 1.2 HDCP 2.2 Max. Auflösung – 7680 x 4320 px DisplayPort 1.4a \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e","brand":"HP","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002885284168,"sku":null,"price":1436.49,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/pi8-1511988-1559809-0a_-1_-1_78956.jpg?v=1725528288"},{"product_id":"nvidia-cmp-hx90-mining-gpu-97mh-s","title":"NVIDIA CMP HX90 – Mining-GPU – 97MH\/s","description":"\u003ch2\u003eNvidia CMP 90 HX90 – Eine professionelle Grafikkarte von NVIDIA\u003c\/h2\u003e \u003cstrong\u003eParameter:\u003c\/strong\u003e Dies ist eine professionelle Grafikkarte ✔ Ethereum Hashrate(1) : 97-100 MH\/s ✔ Stromanschlüsse(2) : 2x 8-pin ✔ Speichergröße : 10GB ✔ Verbrauch : 210-250w Die NVIDIA CMP HX90 wird im 8-nm-Verfahren gefertigt, von einer GA102-GPU angetrieben und unterstützt DirectX 12 Ultimate. Es handelt sich um einen großen GA102-Grafikchip mit einer Die-Fläche von 628 mm und 28,300 Millionen Transistoren. \u003cimg src=\"https:\/\/pcpraha.cz\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/hx90-mining-300x162.jpeg\"\u003e \u003ch2\u003eNVIDIA CMP HX90 – entwickelt für Profis\u003c\/h2\u003e \u003ch3\u003eOptimiert für Krypto-Mining\u003c\/h3\u003e Die NVIDIA-GPU-Architektur ermöglicht Ihnen einen effizienteren Ertrag und eine schnellere Amortisation Ihrer Mining-Investition. Die 90HX-Plattform ist eine bewährte Lösung für jedes Mining-System. \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/H3e2c04a9a7c641b7930e5beaa95681e5f\/258479783\/H3e2c04a9a7c641b7930e5beaa95681e5f.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/Hffcc26fb5098404096039dae450c61acE\/258479783\/Hffcc26fb5098404096039dae450c61acE.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/Hf00ba744821441a0aa169a87be2eb37a6\/258479783\/Hf00ba744821441a0aa169a87be2eb37a6.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/H6d68ceee975543ae85d84c7800d3fef1d\/258479783\/H6d68ceee975543ae85d84c7800d3fef1d.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/Hf66d11076496477ab85a3364217af883X\/258479783\/Hf66d11076496477ab85a3364217af883X.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/H439d76520a2b418b896b41fa99618e17b\/258479783\/H439d76520a2b418b896b41fa99618e17b.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/s.alicdn.com\/@sc04\/kf\/Hfe7dafb507994336bdb019f6d8f1aaabb\/258479783\/Hfe7dafb507994336bdb019f6d8f1aaabb.jpg?quality=close\"\u003e\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003eDie Karte verfügt außerdem über 50 Beschleunigungskerne für Raytracing.\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e Anders als bei der vollständig freigeschalteten GeForce RTX 3090 Ti, die denselben Grafikprozessor nutzt, aber alle 10752 Shader unterstützt, hat NVIDIA bei der CMP 90HX einige Shader-Einheiten deaktiviert, um die angestrebte Shader-Anzahl zu erreichen. Sie verfügt über 6400 Shader-Einheiten, 200 Textureinheiten und 80 ROPs. Hinzu kommen 200 Tensor-Kerne, die Anwendungen des maschinellen Lernens beschleunigen. \u003cimg src=\"https:\/\/www.viperatech.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/nvidia_cmp_1613726898268.webp\"\u003e Die Karte verfügt außerdem über 50 Beschleunigungskerne für Raytracing. NVIDIA hat der CMP 90HX 10 GB GDDR6X-Speicher zur Seite gestellt, der über ein 320-Bit-Speicherinterface angebunden ist. Die GPU arbeitet mit 1500 MHz und lässt sich auf bis zu 1710 MHz beschleunigen, der Speicher läuft mit 1188 MHz (effektiv 19 Gb \/ s). Als Zwei-Slot-Karte wird die NVIDIA CMP 90HX über zwei 8-Pin-Stromanschlüsse versorgt und nimmt maximal 320W auf. \u003cimg src=\"https:\/\/www.viperatech.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Nvidia-Ampere-Feature2.jpeg\"\u003e Dieses Gerät besitzt keine Displayanschlüsse, da es nicht für den Anschluss von Monitoren ausgelegt ist. Die CMP 90HX wird über die Schnittstelle PCI-Express 4.0 x16 mit dem übrigen System verbunden. Die Karte ist 285 mm lang, 112 mm breit und mit einer Zwei-Slot-Kühllösung ausgestattet. bei einer maximalen Leistungsaufnahme von 320 Watt. Dieses Gerät besitzt keine Displayanschlüsse, da es nicht für den Anschluss von Monitoren ausgelegt ist. Die CMP 90HX wird über die Schnittstelle PCI-Express 4.0 x16 mit dem übrigen System verbunden. Die Karte ist 285 mm lang, 112 mm breit und mit einer Zwei-Slot-Kühllösung ausgestattet. bei einer maximalen Leistungsaufnahme von 320 Watt. \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e","brand":"nVidia","offers":[{"title":"Standardtitel","offer_id":49002885513544,"sku":null,"price":1029.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/hx90-100mhs.jpg?v=1725528291"},{"product_id":"nvidia-l40","title":"nVidia L40","description":"\u003ch1\u003eNVIDIA L40 GPU - Leistung für KI- und Grafik-Workloads der nächsten Generation\u003c\/h1\u003e \u003ch2\u003eÜberblick\u003c\/h2\u003e \u003cp\u003eDie NVIDIA L40 GPU ist ein Kraftpaket für die anspruchsvollsten KI-, Grafik- und Compute-Workloads. Mit ihrer außergewöhnlichen Leistung und Effizienz ist die L40 die ideale Wahl für komplexe Simulationen, das Training großer Sprachmodelle und hochwertiges Rendering.\u003c\/p\u003e \u003ch2\u003eWichtigste Merkmale\u003c\/h2\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAda-Lovelace-Architektur\u003c\/strong\u003e: Hochmodernes GPU-Design für unvergleichliche Leistung\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e48GB HBM3 Speicher\u003c\/strong\u003e: Ultraschneller Speicher mit hoher Bandbreite für riesige Datensätze\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensor Cores der vierten Generation\u003c\/strong\u003e: Beschleunigte KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA NVLink\u003c\/strong\u003e: Hochgeschwindigkeits-Interconnect zwischen GPUs für Multi-GPU-Konfigurationen\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePCIe Gen 4\u003c\/strong\u003e: Sorgt für schnellen Datentransfer zwischen CPU und GPU\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003ch2\u003eLeistungskennzahlen\u003c\/h2\u003e \u003cp\u003eAuf Basis unserer internen Benchmarks liefert die L40 beeindruckende Leistung über verschiedene Aufgaben hinweg:\u003c\/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eBildgenerierung\u003c\/strong\u003e: $41.49 pro Tag\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eVideogenerierung\u003c\/strong\u003e: $50.53 pro Tag\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGroße Sprachmodelle\u003c\/strong\u003e: $58.10 pro Tag\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eInstruction-Services\u003c\/strong\u003e: $81.02 pro Tag\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cp\u003eDiese Kennzahlen sind konservative Schätzungen des Ertragspotenzials je generiertem Inhalt und zeigen die Fähigkeiten der L40 bei KI-gestützten Aufgaben.\u003c\/p\u003e \u003ch2\u003eFlexible Konfigurationen\u003c\/h2\u003e \u003cp\u003eWir bieten die L40 in verschiedenen Hochleistungs-Computing-Setups an:\u003c\/p\u003e \u003col\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eINSTRUCT12\u003c\/strong\u003e: Bis zu 12 GPUs, 288-960GB VRAM\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e70B\u003c\/strong\u003e: Bis zu 12 GPUs, 288 GB VRAM\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e35b\u003c\/strong\u003e: 192 GB VRAM\u003c\/li\u003e \u003c\/ol\u003e \u003cp\u003eUnsere beliebteste Konfiguration, das Setup mit 6 GPUs, umfasst:\u003c\/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003eASRock Rack ROMED8-2T Mainboard\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAMD EPYC 7542 CPU\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e512GB (8 x 64GB) SK Hynix 2666MHz REG ECC RAM\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eBis zu 6 NVIDIA L40 GPUs\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDies ist die GPU für anspruchsvolle KI- und Multimedia-Workloads\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003ch2\u003eIdeale Anwendungsbereiche\u003c\/h2\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003eKI und Machine Learning\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDatenanalyse\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eWissenschaftliche Simulationen\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e3D-Rendering und Animation\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eVirtual Reality und Augmented Reality\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eHigh-Performance Computing (HPC)\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003ch2\u003eWarum die NVIDIA L40?\u003c\/h2\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUnübertroffene Leistung\u003c\/strong\u003e: Übertrifft Consumer-GPUs wie die RTX 3090 und 4090 bei KI- und Compute-Aufgaben deutlich\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSkalierbarkeit\u003c\/strong\u003e: Unterstützt bis zu 12 GPUs in einem einzigen System für massive Parallelverarbeitung\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEnergieeffizienz\u003c\/strong\u003e: Optimierte Leistungsaufnahme für bessere TCO\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eVielseitigkeit\u003c\/strong\u003e: Überzeugt in einem breiten Spektrum von Anwendungen, von KI bis Grafik\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eZukunftssicher\u003c\/strong\u003e: Bleiben Sie mit der neuesten GPU-Technologie vorn\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003ch2\u003eVergleich mit anderen GPUs\u003c\/h2\u003e \u003ctable\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth\u003eGPU-Modell\u003c\/th\u003e \u003cth\u003eMax. GPUs pro System\u003c\/th\u003e \u003cth\u003eBildgen. ($\/Tag)\u003c\/th\u003e \u003cth\u003eVideogen. ($\/Tag)\u003c\/th\u003e \u003cth\u003eLLM ($\/Tag)\u003c\/th\u003e \u003cth\u003e\u003c\/th\u003e \u003c\/tr\u003e \u003c\/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003eL40\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e6 (bis zu 12 auf Anfrage)\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$41.49\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$50.53\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$58.10\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003eA100 40GB\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e6 (bis zu 12 auf Anfrage)\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$32.36\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$44.87\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$43.30\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd\u003eRTX 4090\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e4 (bis zu 6 auf Anfrage)\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$4.64\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$6.12\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e$6.76\u003c\/td\u003e \u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003c\/tbody\u003e \u003c\/table\u003e \u003cp\u003eWie gezeigt, übertrifft die L40 andere High-End-GPUs bei verschiedenen KI- und Compute-Aufgaben und ist damit eine hervorragende Investition für anspruchsvolle Workloads.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHeben Sie Ihre Rechenkapazitäten mit der NVIDIA L40 GPU auf ein neues Niveau. Kontaktieren Sie unser Vertriebsteam für individuelle Konfigurationen und detaillierte Preisinformationen.\u003c\/p\u003e NVIDIA L40 GPU für KI- und Grafik-Workloads","brand":"nVidia","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":49002914218312,"sku":null,"price":23656.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/nvidia-l40-gpu-e1724748108387.png?v=1725528643"},{"product_id":"nvidia-geforce-rtx-4090-24-gb-gddr6x-refurbished","title":"NVIDIA GeForce RTX 4090 24 GB GDDR6X (Generalüberholt)","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eGeneralüberholt · Auf dem Prüfstand getestet\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA GeForce RTX 4090 — 24 GB für KI im eigenen Rechenzentrum\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eEine professionell generalüberholte RTX 4090: 24 GB GDDR6X und Ada-Lovelace-Rechenleistung, unter Dauerlast getestet und auf Stabilität geprüft. Die Arbeitspferd-Karte für Multi-GPU-LLM-Inferenz und Workstation-KI zu einem Bruchteil der Kosten einer Rechenzentrums-GPU.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e24 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGDDR6X VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e16,384\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eCUDA-Kerne\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e~1,008 \u003csmall\u003eGB\/s\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e450 \u003csmall\u003eW\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eBoard-Leistung\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eÜberblick\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eDas 24-GB-Arbeitspferd für KI-Inferenz\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDie RTX 4090 kombiniert 24 GB GDDR6X mit 16,384 Ada-Lovelace-CUDA-Kernen und Tensor-Kernen der 4. Generation — genug VRAM, um quantisierte 7B–13B-Modelle komfortabel bereitzustellen oder ein Modell der 70B-Klasse über zwei bis vier Karten zu betreiben. Sie ist das Preis-Leistungs-Rückgrat der Multi-GPU-KI-Systeme von Kentino. Jedes generalüberholte Exemplar wird vor dem Versand gereinigt, geprüft und einem Stresstest unterzogen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA AD102 — Ada Lovelace\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24 GB GDDR6X, 384 Bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1,008 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16,384\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e512 (4. Generation) · bis zu ~330 TFLOPS FP16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRT-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128 (3. Generation)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 4.0 ×16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBoard-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e450 W (16-Pin 12VHPWR)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eZustand\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGeneralüberholt — auf dem Prüfstand getestet, Stabilität bestätigt\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eIdeal für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie zum Einsatz kommt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eLLM-Inferenz im eigenen Rechenzentrum — 24 GB nehmen quantisierte 7B–13B-Modelle auf; für 70B lässt sich über mehrere Karten skalieren.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eKI-Workstations und Feintuning kleiner bis mittelgroßer Modelle.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRendering, Simulation und Workloads in der Content-Erstellung.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eKosteneffiziente Multi-GPU-Server dort, wo Rechenzentrums-GPUs überdimensioniert wären.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie planen einen Multi-GPU-Server auf dieser Basis? Kentino baut, benchmarkt und nimmt komplette RTX-4090-KI-Server in Betrieb — fragen Sie uns nach einer konfigurierten Lösung.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open\u003e\u003csummary\u003eWas bedeutet hier „generalüberholt“?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eDie Karte wurde vor dem Versand professionell gereinigt, visuell inspiziert und auf Stabilität sowie volle VRAM-Funktion im Stresstest geprüft. Es handelt sich nicht um Neuware aus dem Handel.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eKann sie ein 70B-Modell ausführen?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eNicht auf einer einzelnen Karte — ein 70B-Modell benötigt bei 4 Bit rund 40 GB VRAM. Zwei bis vier RTX 4090 (48–96 GB insgesamt) bewältigen das über tensor-parallele Inferenz.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003ePasst sie in einen Standardserver?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eDie RTX 4090 ist eine große Triple-Slot-Karte. Sie passt in Tower- und 4U-Rack-Systeme; prüfen Sie im Gehäuse die Slot-Freiräume und die Verfügbarkeit eines 16-Pin-Anschlusses.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kentino","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53519050670408,"sku":null,"price":4168.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-NVIDIAGeForceRTX4090.jpg?v=1789991838"},{"product_id":"nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-max-q-96-gb-gddr7-ecc","title":"NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96 GB GDDR7 ECC","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eBlackwell · 96 GB ECC · 300 W\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q — 96 GB für KI im eigenen Rechenzentrum\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eDie volle 96-GB-Blackwell-GPU in einem 300-W-Budget. Derselbe einheitliche ECC-VRAM-Pool und dasselbe Rechen-Silizium wie bei der 600-W-Karte, bei halber Leistungsaufnahme — die richtige Karte, wenn Temperatur, Geräusch oder ein gemeinsam genutztes Workstation-Gehäuse die Grenze setzen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e96 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGDDR7 ECC VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e24,064\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eCUDA-Kerne\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e~1.8 \u003csmall\u003eTB\/s\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e300 \u003csmall\u003eW\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eBoard-Leistung\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eÜberblick\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003e96 GB Unified VRAM bei 300 W\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDie Max-Q-Variante trägt denselben Blackwell-Die und dieselben 96 GB ECC-GDDR7 wie die RTX PRO 6000 mit voller Leistung, ist jedoch auf 300 W begrenzt. Das wiegt schwerer, als die Überschrift vermuten lässt: Eine einzelne Karte hält ein Modell der 70B-Klasse in 4 Bit vollständig in einem einheitlichen Speicherpool — kein Tensor-Parallel-Split, kein PCIe-Hop zwischen GPUs, keine Partitionierungsarbeit. Gegenüber dem Stapeln von Consumer-Karten für dieselbe VRAM-Menge erhalten Sie ECC-Speicher, einen Bruchteil der Leistungsaufnahme und einen statt mehrerer Steckplätze.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA GB202 — Blackwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTeilenummer\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e900-5G153\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e96 GB GDDR7 ECC, 512 Bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1.8 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24,064\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e752 (5. Gen) · ~2,000 TOPS INT8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRT-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e188 (4. Gen)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 5.0 ×16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBoard-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e300 W (16-Pin 12V-2×6)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAktiver Radiallüfter, Dual-Slot\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplay-Anschlüsse\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4× DisplayPort 2.1b\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGarantie\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36 Monate\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eIdeal für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003e70B-Inferenz auf einer einzigen Karte — 96 GB fassen ein 70B-Modell in 4 Bit in einem einheitlichen Pool, ohne das Modell aufzuteilen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLeise Workstations und Büros, in denen eine 600-W-Karte zu viel Wärme und Geräusch erzeugt.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMulti-GPU-Systeme mit begrenztem Leistungsbudget — vier Max-Q ziehen etwa so viel wie zwei Karten mit voller Leistung.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFine-Tuning mittelgroßer Modelle, bei dem ECC-Speicher und Langzeitstabilität zählen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eBild- und Videogenerierung mit großen Modellen, die dauerhaft im VRAM liegen.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eRichtwert für den Durchsatz im Einzelstrom: rund 25–35 tok\/s bei einem 70B-Modell in 4 Bit und deutlich über 100 tok\/s bei einem 8B-Modell. Die Angaben sind Richtwerte aus veröffentlichten externen Quellen und wurden nicht auf Kentino-Hardware gemessen — nennen Sie uns Ihr Modell und Ihre Kontextlänge, und wir legen die Konfiguration passend aus.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open\u003e\u003csummary\u003eWorin unterscheidet sich die Max-Q von der 600-W-Karte?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eDieselbe GPU, dieselben 96 GB ECC-GDDR7, dieselbe Speicherbandbreite. Die Max-Q ist auf 300 W statt 600 W begrenzt, weshalb der Dauerdurchsatz bei rechenlastigen Aufgaben geringer ausfällt — aber jedes Modell, das in 96 GB passt, passt weiterhin, und die VRAM-Kapazität entscheidet in der Regel darüber, ob ein Modell überhaupt läuft.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eKann eine einzelne Karte wirklich ein 70B-Modell betreiben?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eJa. Ein 70B-Modell in 4 Bit benötigt rund 40 GB und passt damit in 96 GB, mit reichlich Platz für KV-Cache und langen Kontext. Genau das ist der wichtigste Grund, diese Karte mehreren kleineren vorzuziehen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eBrauche ich ECC-Speicher?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eFür interaktives Arbeiten nicht. Für unbeaufsichtigte Trainingsläufe, lange Batch-Jobs oder alles, bei dem ein unbemerkter Bit-Kipper ein Ergebnis verfälschen würde, macht ECC den Unterschied zwischen einer verlässlichen Maschine und einem unerklärlichen Fehler.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003ePasst sie in mein Gehäuse?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eEs handelt sich um eine aktiv gekühlte Dual-Slot-Karte, die damit in gängige Tower- und 4U-Systeme passt. Stellen Sie sicher, dass ein freier PCIe-5.0-×16-Steckplatz und ein 16-Pin-Stromanschluss (12V-2×6) zur Verfügung stehen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWie lang ist die Lieferzeit?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eDiese Karten werden auftragsbezogen beschafft — in der Regel 10–21 Tage. Die Verfügbarkeit dieses Artikels ändert sich schnell, fragen Sie daher bei uns nach einer Bestätigung, bevor Sie einen Termin darauf aufbauen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie möchten diese Karte in einer fertigen Maschine? Kentino baut, benchmarkt und nimmt komplette KI-Server und Workstations mit RTX PRO 6000 in Betrieb — fragen Sie uns nach einem konfigurierten System.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53617326391624,"sku":null,"price":16241.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-NVIDIARTXPRO6000BlackwellMax-Q.jpg?v=1789991762"},{"product_id":"nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-workstation-edition-96-gb-gddr7-ecc","title":"NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 96 GB GDDR7 ECC","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eBlackwell · 96 GB ECC · 600 W\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition — 96 GB\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eDie Blackwell-Profikarte mit voller Leistungsfreigabe: 96 GB einheitlicher ECC-GDDR7-Speicher und 24,064 CUDA-Kerne bei einem Board-Limit von 600 W. Die schnellste Einzel-GPU-Option in unserem Programm für lokales Modelltraining, Fine-Tuning und anspruchsvolle Inferenz.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e96 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGDDR7 ECC VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e24,064\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eCUDA-Kerne\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e~1.8 \u003csmall\u003eTB\/s\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e600 \u003csmall\u003eW\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eLeistungsaufnahme der Karte\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eÜberblick\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eMaximaler Durchsatz mit einer einzelnen GPU\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDies ist die uneingeschränkte Variante der Karte: derselbe einheitliche 96-GB-ECC-Speicherpool wie bei der Max-Q, jedoch mit einer auf 600 W angehobenen Leistungsgrenze, damit die GPU unter Dauerlast hohe Taktraten halten kann. Bei rechenlastigen Aufgaben — Fine-Tuning, lange Trainingsläufe, Batch-Inferenz, aufwendiges Rendering und Simulation — entsteht der Leistungsvorsprung genau aus diesem Spielraum. Eine einzige Karte fasst ein Modell der 70B-Klasse mit 4 Bit und bietet dabei noch Reserven für langen Kontext, sodass kein Tensor-Parallel-Split verwaltet werden muss.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA GB202 — Blackwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eArtikelnummer\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e900-5G144\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e96 GB GDDR7 ECC, 512 Bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1.8 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24,064\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e752 (5. Gen.) · ~2,000 TOPS INT8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRT-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e188 (4. Gen.)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 5.0 ×16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLeistungsaufnahme der Karte\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e600 W (16-Pin 12V-2×6)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAktiv, Flow-Through, Dual-Slot\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplayausgänge\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4× DisplayPort 2.1b\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGarantie\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3 Jahre Herstellergarantie\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eAm besten geeignet für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eLokales Fine-Tuning und Training, bei dem die dauerhaft verfügbare Rechenleistung und nicht allein die VRAM-Kapazität das Tempo vorgibt.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e70B-Inferenz auf einer einzigen Karte, mit langem Kontext vollständig in einem Speicherpool.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eBatch- oder Mehrbenutzer-Inferenz, bei der der Durchsatz je Karte zählt.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProfessionelle Visualisierung, Rendering und Simulation parallel zur KI-Arbeit.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWorkstations, in denen eine Karte mit voller Leistung mehreren kleineren GPUs vorzuziehen ist.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003ePlanen Sie Stromversorgung und Kühlung vor dem Kauf: Bei 600 W braucht diese Karte ein hochwertiges Netzteil mit echten Reserven und ein Gehäuse, das die Abwärme auch tatsächlich abführt. Bei jedem Aufbau, den wir liefern, dimensionieren wir Netzteil und Luftstrom mit.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open\u003e\u003csummary\u003eDiese Karte oder die Max-Q?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eBeide bieten dieselben 96 GB und führen damit dieselben Modelle aus. Entscheiden Sie sich für diese Karte, wenn Ihre Arbeit rechenlastig ist und Sie 600 W an Strom und Kühlung bereitstellen können. Wählen Sie die Max-Q, wenn Leistungsaufnahme, Wärme oder Geräusch die bestimmende Randbedingung sind — sie kostet weniger und zieht bei gleicher VRAM-Kapazität die halbe Leistung.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWelches Netzteil brauche ich?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eFür eine einzelne Karte sollten Sie ein hochwertiges ATX-3.0-Netzteil mit 1,200 W oder mehr und nativem 16-Pin-Anschluss 12V-2×6 einplanen — mehr, wenn Sie sie mit einer CPU mit hoher Kernzahl kombinieren. Für Maschinen, die wir bauen, legen wir das sauber aus.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eKann ich mehrere betreiben?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eJa, aber 600 W je Karte summieren sich schnell — Konfigurationen mit mehreren Karten erfordern eine bewusst geplante Strom- und Luftführung, und in den meisten Gehäusen ist die Max-Q die bessere Multi-GPU-Wahl. Sprechen Sie mit uns, bevor Sie sich auf einen Aufbau mit mehreren Karten festlegen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eIst das dasselbe wie die Server Edition?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eNein. Die Server Edition ist passiv gekühlt und auf den Front-to-Back-Luftstrom im Rack ausgelegt; sie hat keine Displayausgänge. Diese Karte ist aktiv gekühlt und besitzt vier DisplayPort-Ausgänge — gedacht für Workstations und Tower-Aufbauten.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWie lang ist die Lieferzeit?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eTypischerweise 10–21 Tage, auftragsbezogene Beschaffung. Die Verfügbarkeit ändert sich bei diesem Artikel schnell — lassen Sie sie sich von uns bestätigen, bevor Sie einen Termin einplanen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie möchten diese Karte in einer fertigen Maschine? Kentino baut, benchmarkt und nimmt komplette RTX PRO 6000 KI-Server und Workstations in Betrieb — fragen Sie uns nach einem konfigurierten Aufbau.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53617381769544,"sku":null,"price":23648.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-NVIDIARTXPRO6000BlackwellWorkstationEdition.jpg?v=1789991828"},{"product_id":"nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-server-edition-96-gb-gddr7-ecc","title":"NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 96 GB GDDR7 ECC","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eBlackwell · 96 GB ECC · Passiv · Rack\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition — 96 GB\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eDie Rechenzentrums-Variante: 96 GB einheitlicher ECC-GDDR7-Speicher, passiv gekühlt für den Rack-Luftstrom von vorne nach hinten, mit konfigurierbarem Leistungsbudget von 400–600 W. Ausgelegt für den Dauerbetrieb im Servergehäuse statt auf dem Schreibtisch.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e96 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGDDR7 ECC VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e24,064\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eCUDA-Kerne\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e~1.8 \u003csmall\u003eTB\/s\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e400–600 \u003csmall\u003eW\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eKonfigurierbare TDP\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eÜberblick\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eGebaut für den 24\/7-Rackbetrieb\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDie Server Edition nutzt denselben Blackwell-Die und denselben 96-GB-ECC-Speicherpool wie die Workstation-Karten, ist aber für eine andere Umgebung konstruiert. Sie besitzt weder Lüfter noch Displayausgänge: Die Kühlung übernimmt das Gehäuse über einen Luftweg von vorne nach hinten — und genau das macht dichte Multi-GPU-Rack-Systeme überhaupt erst möglich. Das Leistungsbudget lässt sich zwischen 400 W und 600 W konfigurieren, sodass sich Packungsdichte und Wärmebudget gegen den Durchsatz je Karte abwägen lassen. Diese Karte steckt in den Multi-GPU-Rack-Servern der Reihe Kentino AI.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA GB202 — Blackwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e96 GB GDDR7 ECC, 512 Bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1.8 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24,064\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e752 (5. Generation) · ~2,000 TOPS INT8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRT-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e188 (4. Generation)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 5.0 ×16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBoard-Leistungsaufnahme\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e400–600 W konfigurierbar\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePassiv — erfordert Gehäuse-Luftstrom von vorne nach hinten\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplayausgänge\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eKeine\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eFormfaktor\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDual-Slot, volle Bauhöhe\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGarantie\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3 Jahre Herstellergarantie\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eAm besten geeignet für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eDichte Multi-GPU-Rack-Server — 2, 4, 6 oder 8 Karten in einem einzigen Gehäuse.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDurchgehender 24\/7-Inferenzbetrieb im Rechenzentrum oder Serverraum.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGemeinsam genutzte oder mandantenfähige KI-Infrastruktur, in der ECC und Stabilität Pflicht sind.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInstallationen, in denen die Leistung je Karte begrenzt werden muss, um das Wärmebudget des Racks einzuhalten.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eBetrieb großer Modelle über mehrere Karten mit jeweils 96 GB einheitlichem VRAM.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eDiese Karte kann sich nicht selbst kühlen. Sie benötigt ein Servergehäuse mit einem sauberen Luftweg von vorne nach hinten und ausreichend statischem Druck — in einem gewöhnlichen Desktop-Gehäuse überhitzt sie. Wenn Sie noch kein geeignetes Gehäuse betreiben, fragen Sie uns stattdessen nach einem komplett aufgebauten System.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open\u003e\u003csummary\u003eKann ich sie in einem Desktop-PC einsetzen?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eNein. Sie hat keinen Lüfter und ist vollständig auf einen Gehäuse-Luftstrom angewiesen, der für passive GPUs ausgelegt ist. In einem normalen Tower-Gehäuse drosselt sie zunächst und überhitzt dann. Für Tower- und Schreibtisch-Systeme verwenden Sie die Workstation- oder die Max-Q-Edition.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWie schneidet sie im Vergleich zu den Workstation-Karten ab?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eIdentische GPU und identische 96 GB ECC-Speicher. Die Unterschiede sind physischer Natur: passive Kühlung, keine Displayausgänge und ein konfigurierbares Budget von 400–600 W für hohe Rack-Dichte. Wählen Sie sie nur, wenn Sie ein Servergehäuse dafür haben.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWarum auf 400 W begrenzen?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eIn einem dicht bestückten System sind in der Regel die Gesamtleistung und die Kühlung des Racks der begrenzende Faktor, nicht die einzelne Karte. Wer jede Karte begrenzt, bringt mehr GPUs in dasselbe Wärmebudget — und das ergibt meist mehr Gesamtdurchsatz als wenige Karten unter Volllast.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eLiefern Sie damit auch komplette Server?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eJa. Die Rack-Serie Kentino AI ist um diese Karte herum aufgebaut — in Konfigurationen mit 1, 2, 4, 6 und 8 GPUs, vor der Auslieferung montiert, gebenchmarkt und in Betrieb genommen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eDer Preis dieser Variante wird auf Anfrage kalkuliert — die Kosten für Rechenzentrums-GPUs ändern sich von Woche zu Woche, und wir nennen Ihnen lieber einen aktuellen als einen veralteten Wert. Teilen Sie uns Stückzahl und Zielgehäuse mit, und wir melden uns mit einem verbindlichen Angebot samt Lieferzeit.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53617401037128,"sku":null,"price":17000.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-NVIDIARTXPRO6000BlackwellServerEdition.jpg?v=1789991808"},{"product_id":"nvidia-cmp-170hx-64-gb-hbm2e-modified-ex-mining","title":"NVIDIA CMP 170HX 64 GB HBM2e (modifiziert, Ex-Mining)","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eModifiziert · Ex-Mining · 64 GB HBM2e\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA CMP 170HX 64 GB HBM2e — günstiger VRAM für residente Inferenz \u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eEine CMP 170HX auf GA100-Basis, deren Speicher auf 64 GB HBM2e erweitert wurde. Bei €1,600 sind das rund €25 pro Gigabyte VRAM mit hoher Bandbreite — etwa ein Fünftel dessen, was professionelle Karten mit großem VRAM kosten. Es handelt sich um modifizierte Hardware mit realen Einschränkungen, und wir benennen diese nachfolgend klar, bevor Sie kaufen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e64 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eHBM2e VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003eGA100\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eAmpere GPU\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e~25 \u003csmall\u003e€\/GB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eVRAM-Kosten\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003ePCIe 1.0\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003e×4- oder ×16-Link\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eBitte zuerst lesen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWas diese Karte ist — und was nicht\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDie CMP 170HX wurde von NVIDIA als reine Mining-Karte verkauft: ein beschnittener GA100, dessen PCIe-Anbindung bewusst auf PCIe 1.0 festgelegt ist und bei dem die meisten Display- und Compute-Funktionen eingeschränkt sind. Diese Exemplare wurden nachträglich modifiziert, um 64 GB HBM2e aufzunehmen. Damit sind sie ein ungewöhnlich günstiger Weg, ein großes Modell vollständig im Speicher mit hoher Bandbreite zu halten — und eine schlechte Wahl für alles, was von schnellen Transfers zum Host, von Multi-GPU-Skalierung oder von Training abhängt.\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003e\n\u003cstrong\u003eDies ist modifizierte Hardware, die außerhalb ihrer vorgesehenen Konfiguration betrieben wird.\u003c\/strong\u003e Die Recheneinheiten sind gegenüber einer vollwertigen A100 teilweise deaktiviert; der Kaufgrund sollte daher die VRAM-Kapazität sein — nicht der Durchsatz. Die einzelnen Karten unterscheiden sich: Manche sind weiter entsperrt als andere, und wir können nicht zusagen, welches Exemplar Sie erhalten. Wenn Sie garantierte, planbare Rechenleistung benötigen, kaufen Sie stattdessen eine RTX PRO 6000 oder eine echte Rechenzentrumskarte — wir erstellen Ihnen dafür gern ein Angebot.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eDie PCIe-Beschränkung\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWarum die ×16-Variante €150 mehr kostet\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eBeide Varianten sind auf PCIe-\u003cstrong\u003e1.0\u003c\/strong\u003e-Signalisierung festgelegt — daran lässt sich nichts ändern. Unterschiedlich ist die Anzahl der Lanes, und sie verändert die Bandbreite zwischen Host und Karte um den Faktor 4×:\u003c\/p\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 1.0 ×4 — €1,600\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1 GB\/s · das Befüllen von 64 GB dauert rund eine Minute\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 1.0 ×16 — €1,750\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~4 GB\/s · das Befüllen von 64 GB dauert rund 15 Sekunden\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSobald die Gewichte im VRAM liegen, läuft die Inferenz aus dem HBM2e und die PCIe-Anbindung spielt kaum noch eine Rolle. Die Geschwindigkeit der Anbindung bestimmt vor allem die \u003cem\u003eLadezeit des Modells\u003c\/em\u003e, das Streaming zwischen Host↔Gerät sowie jede Multi-GPU-Kommunikation. Wenn Sie ein Modell einmal laden und es stundenlang bereitstellen, genügt ×4. Wenn Sie häufig Modelle wechseln, fortlaufend Daten streamen oder ein Modell über mehrere Karten verteilen möchten, investieren Sie die €150.\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eBeide Varianten stammen aus derselben Kartencharge — die Umrüstung auf ×16 führen wir vor dem Versand im eigenen Haus durch, und genau das deckt der Aufpreis von €150 ab. Planen Sie bei ×16-Bestellungen etwas zusätzliche Zeit für die Umrüstung und die erneute Prüfung ein.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA GA100 — Ampere\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64 GB HBM2e (modifiziert — keine Serienkonfiguration)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGegenüber der A100 teilweise deaktiviert — auf Kapazität ausgelegt, nicht auf Durchsatz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 1.0 ×4 oder PCIe 1.0 ×16 (oben auswählen)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eHost-Bandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~1 GB\/s (×4) · ~4 GB\/s (×16)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplayausgänge\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eKeine — reine Rechenkarte\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePassiv — erfordert Luftstrom im Gehäuse\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eZustand\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGebraucht, aus dem Mining — vor dem Versand geprüft\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eAm besten geeignet für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eBereitstellung eines großen Modells, das dauerhaft im VRAM bleibt — einmal laden, stundenlang betreiben.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExperimente mit großen Modellen bei knappem Budget, bei denen 64 GB für €1,600 genau der springende Punkt sind.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eBatch-Inferenz-Jobs, die durch den VRAM und nicht durch die Übertragung begrenzt sind.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEinarbeitung und Entwicklung an Workflows mit großen Modellen, ohne Ausgaben für Rechenzentrums-GPUs.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 class=\"t\" style=\"margin-top: 18px;\"\u003eWo sie nicht passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eTraining oder Fine-Tuning — PCIe 1.0 und die reduzierte Rechenleistung wirken beide gegen Sie.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTensorparallele Multi-GPU-Setups — die Verbindung ist bei Weitem zu langsam.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWorkloads, die fortlaufend Daten aus dem Host-Speicher oder vom Datenträger streamen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlles, was eine Bildausgabe benötigt, oder eine Karte, auf die Sie sich über Jahre im Produktivbetrieb verlassen müssen.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eErkennt mein Framework alle 64 GB?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eIn unseren Tests ist die volle Kapazität adressierbar — und genau das ist der Grund, diese Karte zu kaufen. Die Rechenleistung ist eine andere Sache: Sie ist gegenüber einer echten A100 teilweise eingeschränkt, und die Karten unterscheiden sich von Exemplar zu Exemplar. Nennen Sie uns vor der Bestellung Ihren geplanten Workload, und wir geben Ihnen eine klare Antwort darauf, ob dies die richtige Anschaffung ist.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eKann ich eine vollständig entsperrte Karte bekommen?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eManche Exemplare sind weniger stark eingeschränkt als andere, doch das ist tatsächlich Glückssache, und wir verkaufen Ihnen kein Versprechen, das wir nicht halten können. Bestellen Sie auf Basis von 64 GB VRAM zu einem niedrigen Preis; alles darüber hinaus betrachten Sie als Zugabe.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails open=\"\"\u003e\n\u003csummary\u003eKann ich mehrere Karten in einem Rechner betreiben?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003ePhysisch ja, und jede Karte behält ihre eigenen 64 GB, sodass unabhängige Jobs pro Karte funktionieren. Was nicht gut funktioniert, ist die Aufteilung eines einzelnen Modells auf mehrere Karten — PCIe 1.0 macht die tensorparallele Kommunikation mit deutlichem Abstand zum Flaschenhals.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails open=\"\"\u003e\n\u003csummary\u003eBenötigt sie eine besondere Kühlung?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eJa. Es handelt sich um eine passive Karte ohne eigenen Lüfter, die ein Servergehäuse mit einer ordentlichen Luftführung von vorne nach hinten voraussetzt. In einem normalen Desktop-Gehäuse überhitzt sie.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eWie schneidet sie im Vergleich zu einer professionellen Karte ab?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eBeim VRAM-Preis kommt nichts heran — hier rund €25\/GB gegenüber etwa €141\/GB bei einer RTX PRO 6000 mit 96 GB. Bei Zuverlässigkeit, Rechenleistung, Garantie, PCIe-Bandbreite und Wiederverkaufswert gewinnt die professionelle Karte in jedem einzelnen Punkt. Entscheiden Sie danach, was davon für Sie zählt.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie sind unsicher, ob dies die richtige Karte für Ihren Workload ist? Nennen Sie uns das Modell und wie Sie es bereitstellen möchten, und wir sagen Ihnen ehrlich, ob diese Karte oder ein Kentino AI Build besser passt.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"PCIe 1.0 x4","offer_id":53617506648392,"sku":null,"price":5200.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true},{"title":"PCIe 1.0 x16","offer_id":53617506681160,"sku":null,"price":5350.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-ai-4-gpu-06_00001.png?v=1786356657"},{"product_id":"nvidia-l4-24-gb-gddr6-low-profile-passive","title":"NVIDIA L4 24 GB GDDR6 — Low Profile, passiv","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003eAda Lovelace · 24 GB · 72 W · Low Profile\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003eNVIDIA L4 24 GB — die 72-W-Inferenzkarte\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eEine passiv gekühlte Rechenzentrums-GPU im Single-Slot-Low-Profile-Format, die ihre 72 W direkt aus dem PCIe-Steckplatz bezieht – ohne Stromkabel und ohne zusätzliche Luftführung. Der dichteste Weg, einem Server 24 GB Inferenzkapazität hinzuzufügen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e24 \u003csmall\u003eGB\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGDDR6 ECC VRAM\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e7,680\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eCUDA-Kerne\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e72 \u003csmall\u003eW\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eAus dem Steckplatz versorgt\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e1 \u003csmall\u003eSlot\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eLow Profile, passiv\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eÜberblick\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eDichte und Effizienz statt Spitzendurchsatz\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDie L4 folgt einer anderen Priorität als die großen Beschleunigerkarten: Leistung pro Watt und pro Steckplatz. Bei 72 W benötigt sie überhaupt keinen zusätzlichen Stromanschluss, und als Single-Slot-Karte im Low-Profile-Format passt sie in Gehäuse, die eine Full-Height-Karte schlicht nicht aufnehmen können. Genau diese Kombination macht sie zur praktikablen Wahl, um viele unabhängige Inferenz-Workloads in einem Server zu bündeln oder kompakten und Edge-Systemen leistungsfähige KI-Beschleunigung hinzuzufügen, wenn Strom und Bauraum die begrenzenden Faktoren sind. Zugleich ist sie eine starke Videokarte – Hardware-Encoding und -Decoding inklusive AV1 –, was sie zu einer häufigen Wahl für Transcoding parallel zur Inferenz macht.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA AD104 — Ada Lovelace\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eArtikelnummer\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eTCSL4PCIE-PB\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24 GB GDDR6 mit ECC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e~300 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7,680\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e240 (4. Gen.) · ~242 TOPS INT8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRT-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e60 (3. Gen.)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 4.0 ×16\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLeistungsaufnahme der Karte\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e72 W — aus dem Steckplatz bezogen, ohne Stromanschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBauform\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eSingle-Slot, Low Profile, volle Baulänge\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePassiv — erfordert Gehäuseluftstrom\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplayausgänge\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eKeine — reine Rechenkarte\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Engines\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eHardware-Encoding \/ -Decoding inkl. AV1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGarantie\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36 Monate\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eAm besten geeignet für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo sie passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eBereitstellung kleiner und mittelgroßer Modelle — 24 GB fassen ein quantisiertes 7B–13B-Modell bequem.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInferenzserver mit vielen GPUs: Bei 72 W je Karte lassen sich mehrere unterbringen, ohne Strom- und Kühlkonzept neu zu planen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLow-Profile- und Kompaktgehäuse, die keine Full-Height-Dual-Slot-Karte aufnehmen können.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVideo-Transcoding-Pipelines, inklusive AV1, parallel zur Inferenz auf derselben Karte.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEdge- und On-Premise-Installationen mit gedeckelter Gesamtleistungsaufnahme.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eDie L4 ist eine Karte für Kapazität und Effizienz, kein Durchsatz-Champion. Für aufwendiges Fine-Tuning, Arbeit mit großen Modellen oder maximale Tokens pro Sekunde sind eine RTX PRO 6000 oder ein Multi-GPU-Aufbau die bessere Investition — nennen Sie uns den Workload, und wir weisen Ihnen den passenden Weg.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open\u003e\u003csummary\u003eBenötigt sie ein Stromkabel?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eNein. Die gesamte Karte bleibt innerhalb des 75-W-Budgets des PCIe-Steckplatzes, es gibt also keinen 8-Pin- oder 12-Pin-Anschluss zu verlegen. Das macht einen großen Teil ihres Reizes in dichten Aufbauten aus — die Netzteilverkabelung fällt als Einschränkung komplett weg.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eKühlt sie sich selbst?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eNein. Wie andere Rechenzentrumskarten ist sie passiv und auf den Luftstrom des Gehäuses angewiesen. In einem Server mit sauberem Front-to-Back-Luftweg ist das ideal; in einem leisen Desktop-Gehäuse überhitzt sie. Fragen Sie uns, wenn Sie sich bei Ihrem Gehäuse unsicher sind.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWelche Modellgrößen passen in 24 GB?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eEin quantisiertes 7B–13B-Modell passt mit Reserve für Kontext. Ein 70B-Modell nicht — dafür sind bei 4 Bit rund 40 GB nötig, hier sollten Sie eine 96-GB-Karte oder eine Multi-GPU-Konfiguration in Betracht ziehen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWie schlägt sie sich im Vergleich zur L40?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eDie L40 bietet 48 GB und deutlich mehr Rechenleistung, bei rund 300 W und einer Full-Height-Dual-Slot-Bauform. Die L4 tauscht diesen Durchsatz gegen 72 W, einen Steckplatz und Low Profile. Wählen Sie die L4, wenn Leistungsaufnahme und Packungsdichte den Aufbau bestimmen, und die L40, wenn Sie die Performance brauchen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eKann ich mehrere in einen Server einbauen?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eJa, und genau hier spielt die L4 ihre Stärken aus — mehrere Karten mit je 72 W bleiben innerhalb von Budgets, die mit Hochleistungs-GPUs unmöglich wären. Kentino baut Multi-L4-Inferenzserver, falls Sie lieber die fertige Maschine kaufen möchten.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003eWie lang ist die Lieferzeit?\u003c\/summary\u003e\u003cp\u003eAuftragsbezogene Beschaffung, typischerweise 10–21 Tage. Lassen Sie sich von uns die aktuelle Verfügbarkeit bestätigen, bevor Sie einen Termin einplanen.\u003c\/p\u003e\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie möchten die Karte in einer fertigen Maschine? Kentino baut, benchmarkt und nimmt Multi-L4-Inferenzserver in Betrieb — fragen Sie uns nach einem konfigurierten Aufbau.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53618834899272,"sku":"TCSL4PCIE-PB","price":4902.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-NVIDIAL424GBGDDR6.jpg?v=1789991790"},{"product_id":"pcie-4-0-16-riser-cable-40-cm-90-angled-right-out-left-in","title":"PCIe 4.0 ×16 Riser-Kabel 40 cm — 90° gewinkelt, rechts raus \/ links rein","description":"\u003cstyle\u003e\n.rtx{--bl:#334fb4;--dk:#26408f;--ink:#17171a;--soft:#f3f7fd;--muted:#6c6660;--line:#dce6f5;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif;color:var(--ink);line-height:1.6;font-size:15px;}\n.rtx *{box-sizing:border-box;}\n.rtx-head{background:var(--ink);color:#fff;border-radius:14px;padding:30px 28px;position:relative;overflow:hidden;}\n.rtx-head:before{content:\"\";position:absolute;inset:0;background:radial-gradient(120% 100% at 100% 0,rgba(51,79,180,.32),transparent 55%);}\n.rtx-head\u003e*{position:relative;}\n.rtx-head h2{font-size:clamp(22px,3.2vw,30px);font-weight:800;margin:0 0 10px;color:#fff !important;}\n.rtx-head p{color:#d7d2cb;max-width:64ch;margin:0;}\n.rtx-badge{display:inline-block;background:var(--bl);color:#fff !important;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;text-transform:uppercase;padding:5px 11px;border-radius:999px;margin-bottom:14px;}\n.rtx-hi{display:grid;grid-template-columns:repeat(4,1fr);gap:1px;background:var(--line);border:1px solid var(--line);border-radius:12px;overflow:hidden;margin:18px 0 6px;}\n.rtx-hi div{background:#fff;padding:18px 12px;text-align:center;}\n.rtx-hi .v{font-size:20px;font-weight:800;}\n.rtx-hi .v small{color:var(--bl);font-size:12px;}\n.rtx-hi .k{font-size:11.5px;color:var(--muted);margin-top:4px;}\n.rtx-sec{padding:24px 0 4px;}\n.rtx-ey{font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--dk);}\n.rtx h2.t{font-size:clamp(19px,2.4vw,24px);font-weight:800;margin:6px 0 12px;}\n.rtx p.lead{font-size:16px;color:#3a3a36;}\n.rtx table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px;margin:6px 0;}\n.rtx table.spec td{padding:9px 12px;border-bottom:1px solid var(--line);}\n.rtx table.spec tr:nth-child(odd) td{background:#f6f9fc;}\n.rtx table.spec td:first-child{width:42%;color:var(--muted);font-weight:600;}\n.rtx ul.tick{list-style:none;margin:6px 0;padding:0;}\n.rtx ul.tick li{position:relative;padding:7px 0 7px 26px;border-bottom:1px solid var(--line);font-size:14.5px;}\n.rtx ul.tick li:last-child{border-bottom:none;}\n.rtx ul.tick li:before{content:\"\";position:absolute;left:4px;top:14px;width:9px;height:9px;border-radius:2px;background:var(--bl);}\n.rtx-note{background:var(--soft);border-left:3px solid var(--bl);padding:13px 16px;border-radius:0 8px 8px 0;font-size:13.5px;color:#4a4641;margin-top:14px;}\n.rtx-faq details{border-bottom:1px solid var(--line);padding:14px 0;}\n.rtx-faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none;display:flex;justify-content:space-between;font-size:15px;}\n.rtx-faq summary:after{content:\"+\";color:var(--bl);font-weight:700;}\n.rtx-faq details[open] summary:after{content:\"–\";}\n.rtx-faq p{margin:9px 0 0;color:var(--muted);font-size:14px;}\n@media(max-width:760px){.rtx-hi{grid-template-columns:repeat(2,1fr);}}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-head\"\u003e\n\u003cspan class=\"rtx-badge\"\u003ePCIe 4.0 ×16 · 40 cm · Passiv · Geschirmt\u003c\/span\u003e\n\u003ch2\u003ePCIe-4.0-×16-Riser-Kabel — 40 cm, 90° gewinkelt\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eEin Gen4-×16-Riser mit voller Bandbreite, mit aluminiumfolien-geschirmten Differenzialpaaren und Textilummantelung. Passiv, benötigt also keine Stromversorgung und bleibt für das System unsichtbar. Genau diesen Riser setzen wir in unseren eigenen Multi-GPU-Systemen ein.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-hi\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e4.0 \u003csmall\u003eGen\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003ePCIe-Generation\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e×16\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eVolle Lane-Breite\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e40 \u003csmall\u003ecm\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eKabellänge\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv class=\"v\"\u003e90\u003csmall\u003e°\u003c\/small\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"k\"\u003eGewinkelte Stecker\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eAusrichtung\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eRechts heraus \/ links hinein — bitte vor der Bestellung prüfen\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003eDies ist die Version \u003cstrong\u003erechts heraus \/ links hinein\u003c\/strong\u003e. Die gewinkelten Stecker sind seitenabhängig, die Ausrichtung liegt also fest — und genau dieses Detail wird am häufigsten übersehen. Klären Sie vor der Bestellung, in welche Richtung das Kabel in Ihrem Gehäuse aus dem Steckplatz heraus und in die Karte hinein führen muss — brauchen Sie die gespiegelte Version, sagen Sie uns Bescheid, dann liefern wir diese.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eWarum die Schirmung zählt\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eSignalintegrität bei Gen4-Geschwindigkeit\u003c\/h2\u003e\n\u003cp class=\"lead\"\u003ePCIe 4.0 arbeitet mit 16 GT\/s pro Lane — über sechzehn Lanes also rund 32 GB\/s je Richtung. Bei diesem Tempo ist ein Riser kein Kabel mehr, sondern eine Übertragungsleitung: Übersprechen und Dämpfung entscheiden darüber, ob die Verbindung mit Gen4 aufgebaut wird oder stillschweigend zurückfällt. Dieser Riser nutzt aluminiumfolien-geschirmte Differenzialpaare, die die Paare voneinander isolieren — und erst das macht eine Länge wie diese mit vollem Gen4 statt Gen3 überhaupt praktikabel.\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003ePraxishinweis: 40 cm sind eine große Länge für einen passiven Gen4-Riser. Auf den meisten Mainboards wird die Verbindung ohne Weiteres mit Gen4 aufgebaut. Ist Ihre Plattform grenzwertig — stark belastet oder der Steckplatz über einen Switch angebunden — können Sie den Steckplatz im BIOS auf Gen3 festlegen und behalten ohne weitere Änderung die volle Stabilität. Nennen Sie uns Ihr Mainboard und die Anzahl der GPUs, dann sagen wir Ihnen, was Sie erwarten können.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eSpezifikationen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"spec\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe 4.0 ×16 (abwärtskompatibel zu 3.0 \/ 2.0)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eVolle ×16 — bis zu ~32 GB\/s je Richtung bei Gen4\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLänge\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e40 cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKabeltyp\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGerade, mit geflochtener Textilummantelung\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchirmung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAluminiumfolie über den Differenzialpaaren\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eStecker\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e90° gewinkelt — rechts heraus \/ links hinein\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTyp\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePassiv — kein Redriver, keine externe Stromversorgung\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKonformität\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRoHS · UL\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eIdeal für\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eWo es passt\u003c\/h2\u003e\n\u003cul class=\"tick\"\u003e\n\u003cli\u003eMulti-GPU-KI-Server, in denen die Karten abgesetzt auf einer Riser-Platte sitzen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEnge 4U- und Rack-Gehäuse — der 90°-Abgang beseitigt die Kabelschlaufe, die den Luftstrom blockiert.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVertikale GPU-Halterungen in Tower- und Workstation-Systemen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVersetzen einer Karte weg von einem heißen Nachbarn oder einem verbauten Steckplatz.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eJede Gen4-GPU, bei der Sie nicht die Hälfte Ihrer Bandbreite an einen Extender in Mining-Qualität verlieren möchten.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eDies ist kein Mining-Riser. Die ×1-USB-Extender mit Stromanschluss, wie sie für GPU-Rigs verkauft werden, drosseln eine moderne GPU auf einen Bruchteil ihrer Bandbreite. Dieses Kabel überträgt alle sechzehn Lanes mit Gen4 — und genau darauf kommt es an, wenn die Karte KI-Aufgaben übernimmt.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-sec\"\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-ey\"\u003eFragen\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"t\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-faq\"\u003e\n\u003cdetails open=\"\"\u003e\n\u003csummary\u003eBenötigt es eine Stromversorgung?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eNein. Es ist ein passiver Riser — er führt die Signale und die Stromversorgung des Steckplatzes unverändert durch, ohne anzuschließenden Stecker und ohne dass das System etwas konfigurieren müsste.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails open=\"\"\u003e\n\u003csummary\u003eVerliere ich Leistung gegenüber einem direkten Steckplatz?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eWird die Verbindung mit Gen4 ×16 aufgebaut, nein — Sie haben dieselbe Anzahl Lanes und dieselbe Datenrate wie beim Steckplatz selbst. Der einzige nennenswerte Fehlerfall ist eine grenzwertige Verbindung, die auf Gen3 zurückfällt und damit die Rate pro Lane halbiert. Genau dafür ist die Schirmung da.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eKann ich es mit einem PCIe-5.0-Mainboard oder einer PCIe-5.0-Karte verwenden?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003ePhysisch ja, und es funktioniert — die Verbindung handelt jedoch auf Gen4 herunter, denn das ist die Spezifikation des Kabels. Benötigen Sie volles Gen5 auf einem Riser, ist das andere Hardware; fragen Sie uns.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eWelche Ausrichtung brauche ich?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eDiese Variante ist rechts heraus \/ links hinein. Schauen Sie, wie das Kabel in Ihrem Gehäuse verlaufen muss: Wenn es den Steckplatz in die andere Richtung verlassen soll, benötigen Sie die gespiegelte Ausführung. Wir führen beide — fragen Sie im Zweifel einfach vor der Bestellung nach.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003eGibt es andere Längen?\u003c\/summary\u003e\n\u003cp\u003eJa, ebenso 30 cm und 50 cm. Kürzer ist für die Signalintegrität immer besser, wählen Sie also die kürzeste Länge, die physisch reicht.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/details\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"rtx-note\"\u003eSie bauen eine Multi-GPU-Maschine? Kentino montiert, benchmarkt und nimmt komplette KI-Server und Workstations in Betrieb — Riser, Platten, Stromversorgung und Luftführung werden gemeinsam ausgelegt. Entdecken Sie die \u003ca href=\"\/de\/collections\/ai-servers\"\u003eKollektion KI-Server\u003c\/a\u003e.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kentino","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53860489003336,"sku":null,"price":69.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/Screenshot2026-08-19at18-33-34PCIe4.0x16ExternalGPURiserCable30-50cm.png?v=1787219195"},{"product_id":"nvidia-rtx-pro-5000-blackwell-48-gb-gddr7","title":"NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB GDDR7","description":"\u003cp\u003eNVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB GDDR7 - a professional NVIDIA accelerator supplied by Kentino from EU distribution stock, for local AI inference and fine-tuning, simulation, and professional 3D and video work.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eSpecification\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGPU memory:\u003c\/strong\u003e 48 GB GDDR7\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eArchitecture:\u003c\/strong\u003e NVIDIA Blackwell\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGraphics processor:\u003c\/strong\u003e RTX PRO 5000\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003ePart number\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eManufacturer part number:\u003c\/strong\u003e 900-5G153-2550-000\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlso available as: Bulk \/ OEM = 900-5G153-2250-000\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUnit weight:\u003c\/strong\u003e 2.3 kg\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eBuying from Kentino\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIn EU distribution stock\u003c\/strong\u003e - no import wait.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePrices are ex-VAT.\u003c\/strong\u003e VAT is a separate line: 0 % reverse charge for intra-EU B2B with a valid VAT ID, 21 % for domestic CZ and B2C.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eQuantity pricing on request.\u003c\/strong\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eWe build around it.\u003c\/strong\u003e Kentino assembles this class of card into complete AI servers with burn-in, memtest and a commissioning report.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eQuestions or a quote with your VAT ID applied: \u003ca href=\"mailto:info@kentino.com\"\u003einfo@kentino.com\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Retail","offer_id":54504277246280,"sku":"900-5G153-2550-000","price":10140.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false},{"title":"Bulk \/ OEM","offer_id":54504277279048,"sku":"900-5G153-2250-000","price":10000.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-900-5g153-2550-000.jpg?v=1793816162"},{"product_id":"hp-nvidia-rtx-5000-ada-32-gb-gddr6","title":"HP NVIDIA RTX 5000 Ada 32 GB GDDR6","description":"\u003cp\u003eHP NVIDIA RTX 5000 Ada 32 GB GDDR6 - a professional NVIDIA accelerator supplied by Kentino from EU distribution stock, for local AI inference and fine-tuning, simulation, and professional 3D and video work.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eSpecification\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGraphics processor:\u003c\/strong\u003e RTX 5000 Ada\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDiscrete graphics card memory:\u003c\/strong\u003e 32 GB\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGraphics card memory type:\u003c\/strong\u003e GDDR6\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMemory bus:\u003c\/strong\u003e 256 bit\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eInterface type:\u003c\/strong\u003e PCI Express x16 4.0\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCooling type:\u003c\/strong\u003e Active\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMaximum resolution:\u003c\/strong\u003e 7680 x 4320 pixels\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003ePart number\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eManufacturer part number:\u003c\/strong\u003e 8D6B6AA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUnit weight:\u003c\/strong\u003e 2.0 kg\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eBuying from Kentino\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIn EU distribution stock\u003c\/strong\u003e - no import wait.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePrices are ex-VAT.\u003c\/strong\u003e VAT is a separate line: 0 % reverse charge for intra-EU B2B with a valid VAT ID, 21 % for domestic CZ and B2C.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eQuantity pricing on request.\u003c\/strong\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eWe build around it.\u003c\/strong\u003e Kentino assembles this class of card into complete AI servers with burn-in, memtest and a commissioning report.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eQuestions or a quote with your VAT ID applied: \u003ca href=\"mailto:info@kentino.com\"\u003einfo@kentino.com\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"HP","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":54504276787528,"sku":"8D6B6AA","price":15020.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-8d6b6aa.jpg?v=1793816162"},{"product_id":"pny-nvidia-rtx-6000-ada-48-gb-gddr6-oem-version","title":"PNY NVIDIA RTX 6000 Ada 48 GB GDDR6 OEM Version","description":"\u003cp\u003ePNY NVIDIA RTX 6000 Ada 48 GB GDDR6 OEM Version - a professional NVIDIA accelerator supplied by Kentino from EU distribution stock, for local AI inference and fine-tuning, simulation, and professional 3D and video work.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eSpecification\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGraphics processor:\u003c\/strong\u003e RTX 6000 Ada\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDiscrete graphics card memory:\u003c\/strong\u003e 48 GB\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGraphics card memory type:\u003c\/strong\u003e GDDR6\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMemory bus:\u003c\/strong\u003e 384 bit\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eInterface type:\u003c\/strong\u003e PCI Express 4.0\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCooling type:\u003c\/strong\u003e Active\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003ePart number\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eManufacturer part number:\u003c\/strong\u003e VCNRTX6000ADA-SB\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUnit weight:\u003c\/strong\u003e 1.4 kg\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eBuying from Kentino\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIn EU distribution stock\u003c\/strong\u003e - no import wait.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePrices are ex-VAT.\u003c\/strong\u003e VAT is a separate line: 0 % reverse charge for intra-EU B2B with a valid VAT ID, 21 % for domestic CZ and B2C.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eQuantity pricing on request.\u003c\/strong\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eWe build around it.\u003c\/strong\u003e Kentino assembles this class of card into complete AI servers with burn-in, memtest and a commissioning report.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eQuestions or a quote with your VAT ID applied: \u003ca href=\"mailto:info@kentino.com\"\u003einfo@kentino.com\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"PNY","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":54504277213512,"sku":"VCNRTX6000ADA-SB","price":12860.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0843\/5479\/3800\/files\/kentino-vcnrtx6000ada-sb.jpg?v=1793816162"},{"product_id":"hp-nvidia-rtx-6000-ada-48-gb-gddr6","title":"HP NVIDIA RTX 6000 Ada 48 GB GDDR6","description":"\u003cp\u003eHP NVIDIA RTX 6000 Ada 48 GB GDDR6 - 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