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Rtx A6000

Los 10 mejores productos de octubre de 2025
Última actualización: 7 de octubre de 2025
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PNY NVIDIA RTX A6000                            
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  • Núcleos CUDA basados en arquitectura NVIDIA Ampere - Procesamiento de doble velocidad para operaciones de punto flotante de una sola precisión (FP32) y eficiencia energética mejorada proporcionan mejoras significativas de rendimiento para gráficos y flujos de trabajo de simulación, como complejo diseño asistido por computadora 3D (CAD) e ingeniería asistida por computadora (CAE), en el escritorio.
  • Núcleos RT de segunda generación: con hasta el doble de rendimiento que la generación anterior y la capacidad de ejecutar simultáneamente trazado de rayos con capacidades de sombreado o denoización, los núcleos RT de segunda generación ofrecen velocidades masivas para cargas de trabajo como reproducción fotorrealista de contenido de películas, evaluaciones de diseño arquitectónico y prototipos virtuales de diseños de productos. Esta tecnología también acelera la reproducción del desenfoque de movimiento trazado por rayos para resultados más rápidos con una mayor precisión visual.
  • Núcleos tensores de tercera generación: la precisión Tensor Float 32 (TF32) proporciona hasta 5 veces el rendimiento de entrenamiento sobre la generación anterior para acelerar el entrenamiento de modelos de IA y ciencia de datos sin requerir ningún cambio de código. El soporte de hardware para escasez estructural duplica el rendimiento para inferencia. Los núcleos Tensor también llevan IA a gráficos con capacidades como DLSS, denoisación de IA y edición mejorada para aplicaciones seleccionadas.
  • NVIDIA NVLink de tercera generación: el mayor ancho de banda de interconexión de GPU a GPU proporciona una sola memoria escalable para acelerar gráficos y computar cargas de trabajo y abordar conjuntos de datos más grandes.
  • 48 Gigabytes (GB) de memoria GPU: memoria GDDR6 ultrarrápida, ampliable hasta 96 GB con NVLink, proporciona a científicos de datos, ingenieros y profesionales creativos la gran memoria necesaria para trabajar con conjuntos de datos masivos y cargas de trabajo como ciencia de datos y simulación.
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