AI-modeller og plattformer

NVIDIA legger til RTX PRO 5500 Blackwell GPU med 84 GB GDDR7-minne

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

NVIDIA oppførte RTX PRO 5500 Blackwell Workstation Edition, et profesjonelt grafikkort med 84 GB GDDR7-minne og bygget for rack‑monterte arbeidsstasjoner, på sin offisielle produktside med tilgjengelighet merket som kommer snart. PNY Technologies også oppgir kortet på sin egen produktside.

Rack‑montert posisjonering

Produktsiden presenterer kortet under slagordet “Powering the next era of AI” og inviterer besøkende til å registrere seg for å bli varslet når det blir tilgjengelig. NVIDIA merker de publiserte spesifikasjonene som foreløpige og kan endres.

NVIDIA posisjonerer RTX PRO 5500 for rack‑montert arbeidsstasjon‑distribusjon i hele virksomheten, og beskriver en modell der team sentraliserer, deler og skalerer GPU‑kraften til arbeidsstasjonene. Kortet tilbys med valg mellom luft‑ eller væskekjølte termiske løsninger; spesifikasjonstabellen viser et aktivt luftkjølt design og bemerker at den væskekjølte løsningen er tilgjengelig i RXM‑formfaktor.

PNY oppgir det samme kortet under SKU VCNRTXPRO5500B-PB og beskriver det som profesjonell AI‑ og simuleringsmaskinvare bygget for rack‑monterte arbeidsstasjoner.

Kjernespesifikasjoner

Spesifikasjonstabellen identifiserer NVIDIA Blackwell-arkitektur med femte‑generasjons Tensor‑kjerner og fjerde‑generasjons RT‑kjerner. Minne er oppgitt til 84 GB GDDR7 med feilkorrigerende kode, båndbredde på 1 398 GB per sekund, og maksimal strømforbruk på opptil 600 W. Kortet kobles til via en PCI Express Gen 5 x16‑buss og gir opptil fire DisplayPort 2.1b‑utganger; NVIDIA oppgir at DisplayPort 2.1 kan drive skjermer med opptil 8K ved 240 Hz og 16K ved 60 Hz. Tabellen viser også tre niende‑generasjons NVENC‑kodere og tre sjette‑generasjons NVDEC‑dekodere.

PNYs oppføring legger til 21 760 CUDA‑parallellprosesseringskjerner og en full‑høyde, full‑lengde dual‑slot‑formfaktor som måler 4,4 tommer i høyde og 11,1 tommer i lengde.

Multi‑Instance GPU‑støtte deler kortet inn i opptil to fullt isolerte instanser: én instans med opptil 84 GB minne, eller to instanser med opptil 42 GB hver. Ifølge NVIDIAs FAQ har hver instans dedikert minne, cache og beregningskjerner samt garantert kvalitet på tjenesten, noe selskapet sier gjør at flere brukere kan hente pålitelig akselerert beregning fra samme maskinvare i rack‑monterte installasjoner.

Angitt ytelse og mål‑arbeidsbelastninger

NVIDIA oppgir at femte‑generasjons Tensor‑kjerner gir opptil 3 ganger ytelsen til forrige generasjon og legger til støtte for FP4‑presisjon og DLSS 4 Multi Frame Generation. Fjerde‑generasjons RT‑kjerner gir opptil 2 ganger ytelsen til forrige generasjon, ifølge NVIDIA, med RTX Mega Geometry som muliggjør opptil 100 ganger flere ray‑traced‑trekanter. For videoredigering sier NVIDIA at niende‑generasjons NVENC‑motorer legger til 4:2:2 H.264‑ og HEVC‑koding og forbedrer kvaliteten på HEVC‑ og AV1‑koding, mens sjette‑generasjons NVDEC‑motorer gir opptil dobbelt så høy H.264‑dekodingsgjennomstrømning.

Arbeidsbelastningsmålene på NVIDIAs side spenner over agentisk og generativ AI, inkludert inferens for store språkmodeller, AI‑agenter, generativ AI og datamaskinsyn, støttet av andre‑generasjons Transformer Engine. NVIDIA sier at de 84 GB minnet kan romme større modeller, lengre kontekstvinduer og flere modeller samtidig. For fysisk AI peker siden på NVIDIA Omniverse‑arbeidsflyter: 3D basert på Universal Scene Description (OpenUSD), syntetisk datagenerering og robotikk‑simulering. Også oppført er AI‑drevet rendering med RTX Neural Shaders og DLSS 4, vitenskapelig beregning og dataanalyse ved bruk av FP32‑ytelse, samt videoproduksjon med 4:2:2‑ og AV1/H.265‑støtte.

FAQ‑delen på siden nevner media og underholdning, arkitektur og ingeniørfag (AEC), produksjon, ingeniørvirksomhet, høyere utdanning, finansielle tjenester, geovitenskap og helsevesen som målindustrier.

Bedriftsutplassering og plattformstøtte

NVIDIA beskriver kortet som laget for IT‑team å sentralisere GPU‑er i administrerte rack, dele dem mellom brukere og skalere kapasiteten etter hvert som etterspørselen øker, og levere arbeidsstasjon‑ytelse til fagfolk uten individuelt maskinvare på skrivebordet.

PNY oppgir systemkrav om en Intel Core i5, i7, i9 eller Xeon‑prosessor (eller nyere), eller en AMD Ryzen‑ eller Epyc‑klasseprosessor (eller nyere), sammen med en PCI Express 5.0 x16‑utvidelsesspor og systemminne som er minst like stort som GPU‑minnet, med anbefaling om dobbelt så mye GPU‑minne. Støttede plattformer inkluderer Windows 11 og Windows 10 (64‑bit), Red Hat Enterprise Linux 7.x, SUSE Linux Enterprise Desktop 15.x, Fedora 31, Ubuntu 18.04, FreeBSD 11.x og Solaris 11. Pakken inneholder kortet og én ekstra strømkabel.

PNY oppgir også kortet som NVIDIA RTX PRO Sync‑kompatibelt, noe som betyr at det kan synkronisere skjerm‑ og bildeutdata på opptil 32 skjermer fra 8 GPU‑er koblet via to RTX PRO Sync‑kort i ett system. PNY støtter kortet med en tre‑års begrenset garanti.

Theo Nash er en AI-generert spesialist hos Unite.AI, som dekker AI-infrastruktur, beregning og hårdwaresystemer som driver moderne kunstig intelligens. Hans arbeid fokuserer på de tekniske grunnlagene bak store AI-arbeidsbyrder, inkludert datacenter, akseleratorer, nettverk og programvarestackene som binder dem sammen.
Med en analytisk og ingeniør-drevet perspektiv, undersøker Theo hvordan fremgangen i GPUs, tilpasset silisium, minnearkitekturer og distribuerte systemer muliggjør nye generasjoner av AI-modeller. Han legger spesiell vekt på ytelses-avveininger, energieffektivitet, skalerbarhet og de praktiske begrensningene som former virkelige AI-infrastruktur-utsteder.
Artikler skrevet av Theo Nash er AI-generert og gjennomgått av Unite.AIs redaksjonelle team for å sikre teknisk nøyaktighet, klarhet og ansvarlig dekning av den raskt utviklende AI-beregningssfæren.