NVIDIA DGX SPARK cavo Direct-Attach da QSFP a QSFP 112G 32AWG 0,5M

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NVIDIA DGX SPARK cavo Direct-Attach da QSFP a QSFP 112G 32AWG 0,5M

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Descrizione

NVIDIA DGX SPARK cavo Direct-Attach da QSFP a QSFP 112G

Il cavo Direct-Attach (DAC) NVIDIA DGX SPARK da QSFP a QSFP 112G, 32AWG, 0,5 metri è stato appositamente progettato per soddisfare i requisiti degli ambienti di elaborazione intensiva, in particolare per l'interconnessione di DGX Spark e sistemi equivalenti. Questo cavo passivo offre una soluzione ottimale per collegare due unità e creare un cluster virtuale affidabile e ad alte prestazioni. Grazie al suo design ultraleggero e al formato QSFP, garantisce una latenza estremamente bassa e una stabilità ottimale, essenziale per le applicazioni di intelligenza artificiale e i carichi di lavoro distribuiti. La compatibilità con le porte NVIDIA ConnectX-7 assicura un'integrazione perfetta e una trasmissione di dati ad alta velocità fino a 200 Gb/s. Questo cavo si distingue per il suo consumo energetico prossimo allo zero, rispondendo perfettamente alle esigenze di DGX Spark e delle configurazioni equivalenti che non richiedono un raffreddamento aggiuntivo. Il suo design plug-and-play semplifica il networking, mentre il suo bassissimo tasso di errore di bit (BER) garantisce una trasmissione dei dati stabile e affidabile. Che si tratti di cluster IA, data center o ambienti di ricerca, questo cavo offre una soluzione economica, flessibile e ad alte prestazioni per massimizzare l'efficienza delle infrastrutture.

Caratteristiche principali:

  • Progettato per interconnettere due sistemi DGX Spark ed equivalenti
  • Piena compatibilità con le porte NVIDIA ConnectX-7 per un'integrazione perfetta e una larghezza di banda massima di 200 Gb/s.
  • Design passivo con consumo energetico prossimo allo zero, ideale per le configurazioni senza raffreddamento aggiuntivo.
  • Lunghezza ottimale di 0,5 metri per un'implementazione flessibile in cluster e data center.
  • Soluzione plug-and-play per un networking facile e veloce.
  • Ideale per applicazioni AI, carichi di lavoro distribuiti e ambienti di ricerca.

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