Продавам NVIDIA CMP 170HX 8GB → отключена на 64GB HBM2e VRAM

* Възможност за Мод да станат на PCIe 16x +100Евро

Изключително интересна карта за AI, LLM, CUDA, машинно обучение, vector search, RAG, inference и GPU computing.

Картата е базирана на NVIDIA GA100 – същия GPU силиций, използван при NVIDIA A100, но CMP 170HX е специализиран compute модел и не трябва да се бърка с пълноценна A100. След unlock се използват наличните 64GB HBM2e памет.

- ОСНОВНОТО ПРЕДИМСТВО
64GB HBM2e VRAM
4096-bit memory bus
~1.55 TB/s memory bandwidth
4480 CUDA cores
70 SM
Compute Capability 8.0 / SM80
GA100 Ampere

При стандартната CMP 170HX паметта е ограничена до 8GB. Тази карта е с направен unlock до 64GB, което я прави много интересна за задачи, при които най-важният ресурс е огромният VRAM.

- За AI / LLM

Подходяща за:

• локални LLM модели
• LLM inference
• RAG системи
• AI агенти
• embeddings
• vector databases
• vector search
• машинно обучение
• PyTorch
• CUDA
• TensorFlow
• llama.cpp
• Ollama
• ComfyUI
• Stable Diffusion
• AI development
• GPU compute
• научни и инженерни изчисления

64GB VRAM позволява зареждането на много по-големи модели, отколкото при RTX 3090 24GB / RTX 4090 24GB.

Това е особено интересно при LLM, embeddings, vector search и други memory-intensive задачи, където капацитетът и пропускателната способност на паметта са по-важни от чистата gaming производителност.

- HBM2e срещу стандартна GDDR6X/GDDR7

CMP 170HX използва HBM2e, а не стандартна GDDR памет.

Паметова пропускателна способност:

CMP 170HX – ~1.55 TB/s

За сравнение:

RTX 3090 – ~936 GB/s
RTX 4090 – ~1.01 TB/s

Това прави CMP 170HX особено интересна при memory-bandwidth-intensive AI и CUDA workloads.

- Защо 64GB е важно?

При AI моделите не е достатъчно само GPU-то да е бързо – трябва моделът да се побере във VRAM.

24GB карта като RTX 3090/4090 може да бъде ограничена от паметта при по-големи модели.

Тук има:

64GB VRAM

което дава значително повече пространство за:

• по-големи LLM
• по-големи context windows
• KV cache
• embeddings
• batch processing
• multiple models
• AI inference
• големи vector databases

- За кого е по-интересна от RTX 3090 / RTX 4090 / RTX 5090?

Не е по-добра във всичко.

RTX 3090 / 4090 / 5090 са много по-универсални карти и са по-подходящи за:

- Gaming
- видео обработка
- монитор и графика
- Stable Diffusion / creator workloads
- висока обща GPU производителност

CMP 170HX е специализиран computer ускорител.

Силата ѝ е:

- 64GB VRAM
- HBM2e
- 4096-bit memory bus
- ~1.55 TB/s bandwidth
- GA100 / SM80
- CUDA / Tensor Cores
- AI / LLM / vector search / compute

- Интересна алтернатива за AI workstation

Ако се сравнява с решения от типа Apple Mac Studio с M-series Ultra, тази карта предлага съвсем различен подход:

64GB VRAM + CUDA + NVIDIA Tensor Cores

което може да бъде много интересно за хора, които искат да изградят Linux AI workstation / домашен AI сървър / inference машина, вместо да използват Mac Studio.

- ВАЖНО

Това НЕ е gaming карта.

Няма стандартни видеоизходи и е предназначена основно за:

AI / CUDA / ML / LLM / Compute / Server / Workstation

Работи с подходящ Linux/NVIDIA Open драйвер и необходимата конфигурация за unlock.

- Технически характеристики

GPU: NVIDIA GA100
Архитектура: Ampere
CUDA cores: 4480
SM: 70
Compute Capability: 8.0 / SM80
VRAM: 64GB HBM2e след unlock
Memory bus: 4096-bit
Memory bandwidth: ~1.55 TB/s
PCI Express: PCIe
TDP: до 250W според конфигурацията
Tensor Cores: 3rd generation
CUDA: да
AI / ML: да
Gaming: не се препоръчва
Видеоизходи: няма

- Ключови думи за търсене:

NVIDIA CMP 170HX, CMP170HX, 170HX, 64GB, 64 GB HBM2e, HBM2e, NVIDIA A100, A100 64GB, AI GPU, AI accelerator, CUDA, GPU compute, LLM, LLM GPU, AI server, AI workstation, machine learning, deep learning, inference, RAG, vector search, embeddings, PyTorch, TensorFlow, Ollama, llama.cpp, ComfyUI, Stable Diffusion, NVIDIA Ampere, GA100, SM80, RTX 3090, RTX 4090, RTX 5090, Mac Studio, Apple Studio, M3 Ultra, M5 Ultra, DGX Spark, AMD Ryzen AI Halo, Qwen 3.8-Flash-Next 125B, Dolphin, Gemma, Hermes, Llama

Цена за 1 брой: 2 700 €
Цена за 2 броя: 5 100 €