CompecTA Nova Engine™ ist eine leistungsstarke, energieeffiziente, kühle und leise Desktop-All-in-One-Lösung, die mit 4 GPUs für Deep Learning- und KI-Anforderungen ausgestattet ist. Es ist eine Alternative zu NVIDIA® DIGITS™ DevBox.
Entwickelt mit der weltbesten Hardware, Software und Systemtechnik für Deep Learning in einer leistungsstarken Lösung, die unter Ihren Schreibtisch passt.
Die Lieferung erfolgt mit Deep Learning Neuronale Netzwerkbibliothek, Deep Learning Frameworks, Betriebssystem und vorinstallierten und einsatzbereiten Treibern.
CompecTA Nova Engine™ wird mit einem Enterprise Level Support-Paket von HPC-Experten mit über 20 Jahren Erfahrung auf diesem Gebiet geliefert.
Wir helfen Ihnen bei allen Problemen, die mit Ihrem System auftreten können.
CompecTA Nova Engine™ verfügt über 100.000 Stunden CPU-Zeit auf CompecTAs internem HPC-Cluster-Service namens FeynmanGrid™.
Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Erfahrungen mit der Verwendung von HPC-Clustern zu sammeln, die Leistung einer beliebigen Anwendung zu testen oder einen neuen Code/eine neue Anwendung zu testen.
Deep Learning & KI Developer Box mit 4 GPUs
2.64 petaFLOPS Tensor Performance
330.32 TFLOPS of FP16 Performance
330.32 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
Fordern Sie ein Angebot an
CNVDDB3-R49V1
1140 TFLOPS Tensor Performance
142.2 TFLOPS of FP16 Performance
142.2 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
Preise ab
$13,995 (Ohne Steuer)
CNVDDB3-R39V1
2.91 petaFLOPS Tensor Performance
364.24 TFLOPS of FP16 Performance
364.24 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
Fordern Sie ein Angebot an
CNVDDB4-RTX6AV2
1238.8 TFLOPS Tensor Performance
154.8 TFLOPS of FP16 Performance
154.8 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
Preise ab
$32,395 (Ohne Steuer)
CNVDDB3-RA6V1
613.6 TFLOPS Tensor Performance
76.8 TFLOPS of FP16 Performance
76.8 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
Preise ab
$11,745 (Ohne Steuer)
CNVDDB3-RA4V1
728.8 TFLOPS Tensor Performance
94.8 TFLOPS of FP16 Performance
94.8 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
Fordern Sie ein Angebot an
CNVDDB3-RA45V1
888.8 TFLOPS Tensor Performance
111.2 TFLOPS of FP16 Performance
111.2 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
Fordern Sie ein Angebot an
CNVDDB3-RA5V1
1091.2 TFLOPS Tensor Performance
136.4 TFLOPS of FP16 Performance
136.4 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep Learning und KI-Entwicklung
Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
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CNVDDB3-RA55V1
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430.4 TFLOPS DL Performance
107.6 TFLOPS of FP16 Performance
53.8 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Deep-Learning-Entwicklung
Gutes Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-R80TIV1
522 TFLOPS DL Performance
824.4 TOPS of INT8 Performance
130.4 TFLOPS of FP16 Performance
65.2 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep-Learning-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-QRTX8V1
474 TFLOPS DL Performance
118.4 TFLOPS of FP16 Performance
59.2 TFLOPS of FP32 Performance
29.6 TFLOPS of FP64 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep-Learning-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-GV100V1
522 TFLOPS DL Performance
824.4 TOPS of INT8 Performance
130.4 TFLOPS of FP16 Performance
65.2 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Entwicklung des maschinellen Lernens
Deep-Learning-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-QRTX6V1
440 TFLOPS DL Performance
55.2 TFLOPS of FP32 Performance
27.6 TFLOPS of FP64 Performance
Am besten geeignet für:
Deep-Learning-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-TIVV1
45.2 TFLOPS of FP32 Performance
180 TOPS of INT8 Performance
Am besten geeignet für:
Deep-Learning-Entwicklung
Gutes Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-G80V2
47 TFLOPS of FP32 Performance
188 TOPS of INT8 Performance
Am besten geeignet für:
Deep-Learning-Entwicklung
Gutes Training für neuronale Netze
Superschnelle Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-TXPV2
82.8 TFLOPS of FP16 Performance
41.2 TFLOPS of FP32 Performance
Am besten geeignet für:
Deep-Learning-Entwicklung
Superschnelles neuronales Netzwerktraining
Gute Schlussfolgerung
NICHT VERFÜGBAR
CNVDDB2-GP100V1
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