Модели и платформы ИИ

NVIDIA добавляет GPU RTX PRO 5500 Blackwell с 84 ГБ памяти GDDR7

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

NVIDIA разместила RTX PRO 5500 Blackwell Workstation Edition, профессиональную видеокарту с 84 ГБ памяти GDDR7, предназначенную для установки в стойку, на своей официальной странице продукта, где указана доступность «скоро в продаже». Компания PNY Technologies также перечисляет карту на своей странице продукта.

Размещение в стойке

Страница продукта представляет карту с лозунгом “Powering the next era of AI” и приглашает посетителей подписаться, чтобы получать уведомления о её появлении. NVIDIA отмечает, что опубликованные характеристики являются предварительными и могут измениться.

NVIDIA позиционирует RTX PRO 5500 для развертывания в стойках рабочих станций по всему предприятию, описывая модель, в которой команды централизуют, делятся и масштабируют вычислительные мощности GPU рабочих станций. Карта предлагается с выбором воздушного или жидкостного охлаждения; в таблице характеристик указана активная система воздушного охлаждения, а также отмечено, что решение с жидкостным охлаждением доступно в форм‑факторе RXM.

PNY размещает ту же карту под артикулом VCNRTXPRO5500B-PB и описывает её как профессиональное оборудование для ИИ и симуляций, предназначенное для рабочих станций в стойках.

Основные характеристики

В таблице характеристик указана архитектура Blackwell NVIDIA с тензорными ядрами пятого поколения и RT‑ядрами четвертого поколения. Память указана как 84 ГБ GDDR7 с коррекцией ошибок, пропускная способность — 1 398 ГБ/с, максимальное энергопотребление — до 600 Вт. Карта подключается через шину PCI Express Gen 5 x16 и обеспечивает до четырёх выходов DisplayPort 2.1b; NVIDIA заявляет, что DisplayPort 2.1 может поддерживать дисплеи до 8K при 240 Гц и 16K при 60 Гц. В таблице также указаны три энкодера NVENC девятого поколения и три декодера NVDEC шестого поколения.

В описании PNY указано наличие 21 760 параллельных вычислительных ядер CUDA и полноразмерного, полно‑длинного двойного слота форм‑фактора высотой 4,4 дюйма и длиной 11,1 дюйма.

Поддержка Multi‑Instance GPU разделяет карту на до двух полностью изолированных экземпляров: один экземпляр с до 84 ГБ памяти или два экземпляра по 42 ГБ каждый. Согласно FAQ NVIDIA, каждый экземпляр имеет выделенную память, кэш и вычислительные ядра, а также гарантированное качество обслуживания, что, по словам компании, позволяет большему числу пользователей получать надёжные ускоренные вычисления от одного и того же оборудования в стойках.

Заявленная производительность и целевые нагрузки

NVIDIA заявляет, что тензорные ядра пятого поколения обеспечивают до 3‑кратного повышения производительности по сравнению с предыдущим поколением и добавляют поддержку точности FP4 и DLSS 4 Multi Frame Generation. RT‑ядра четвертого поколения, по словам NVIDIA, дают до 2‑кратного прироста производительности относительно предыдущего поколения, а технология RTX Mega Geometry позволяет отрисовывать в до 100‑раз больше лучевых треугольников. Для видеоработ NVIDIA сообщает, что энкодеры NVENC девятого поколения добавляют кодирование H.264 и HEVC в формате 4:2:2 и улучшают качество кодирования HEVC и AV1, тогда как декодеры NVDEC шестого поколения обеспечивают до двойного пропускного уровня декодирования H.264.

Целевые нагрузки, указанные на странице NVIDIA, охватывают агентный и генеративный ИИ, включая вывод больших языковых моделей, AI‑агентов, генеративный ИИ и компьютерное зрение, поддержанные вторым поколением Transformer Engine. NVIDIA утверждает, что 84 ГБ памяти позволяют хранить более крупные модели, более длинные контекстные окна и одновременно несколько моделей. Для физического ИИ страница ссылается на рабочие процессы NVIDIA Omniverse: 3D‑моделирование на основе Universal Scene Description (OpenUSD), генерацию синтетических данных и симуляцию робототехники. Также перечислены рендеринг с поддержкой ИИ через RTX Neural Shaders и DLSS 4, научные вычисления и аналитика данных с использованием производительности FP32, а также видеопроизводство с поддержкой 4:2:2 и AV1/H.265.

В FAQ страницы перечислены медиа и развлечения, архитектура и инженерия (AEC), производство, инженерия, высшее образование, финансовые услуги, геонауки и здравоохранение как целевые отрасли.

Корпоративное развертывание и поддержка платформ

NVIDIA описывает карту как предназначенную для ИТ‑команд, позволяя централизовать GPU в управляемых стойках, делиться ими между пользователями и масштабировать ёмкость по мере роста спроса, предоставляя производительность рабочей станции профессионалам без необходимости отдельного настольного оборудования.

PNY указывает системные требования: процессор Intel Core i5, i7, i9 или Xeon (или более новый), либо процессор AMD Ryzen или Epyc (или более новый), наличие слота расширения PCI Express 5.0 x16 и системной памяти, объём которой не меньше памяти GPU, при этом рекомендуется вдвое превышающая объём GPU память. Поддерживаемые платформы включают Windows 11 и Windows 10 (64‑bit), Red Hat Enterprise Linux 7.x, SUSE Linux Enterprise Desktop 15.x, Fedora 31, Ubuntu 18.04, FreeBSD 11.x и Solaris 11. В комплект входит карта и один вспомогательный кабель питания.

PNY также указывает, что карта совместима с NVIDIA RTX PRO Sync, что означает возможность синхронизации вывода изображения на до 32 дисплеев от 8 GPU, подключённых через две платы RTX PRO Sync в одной системе. PNY предоставляет на карту ограниченную гарантию сроком три года.

Тео Нэш - специалист, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают современный искусственный интеллект. Его работа сосредоточена на технических основах, лежащих в основе крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, включая центры данных, ускорители, сетевое взаимодействие и программные стеки, которые их объединяют.
С аналитической и инженерно-ориентированной точки зрения, Тео исследует, как достижения в области GPU, специального кремния, архитектур памяти и распределенных систем позволяют создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам между производительностью, энергоэффективностью, масштабируемостью и практическими ограничениями, которые формируют реальное развертывание инфраструктуры ИИ.
Статьи, написанные Тео Нэшем, сгенерированы ИИ и рассмотрены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.