WEELIAO MAXSUN Intel Arc Pro B60 48G Turbo Workstation Grafikkarte
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Historique des prix
90 derniers jours sur amazon.dePrix actuel1 825,00 €
Moyenne 90 j1 701,16 €
Plus bas 90 j1 659,00 €
Plus haut 90 j1 825,00 €
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| Date | Vendeurs tiers (neuf) |
|---|---|
| 19/10/2026 | 1 825,00 € |
| 25/08/2026 | 1 699,00 € |
| 07/08/2026 | 1 659,00 € |
Ce qu'il faut savoir
- Massive 48 GB VRAM für große KI-ModelleInnovatives Dual-GPU-Design kombiniert zwei Arc Pro B60 GPUs mit 48 GB GDDR6-Speicher auf einem 192-Bit-Bus (456 GB/s Bandbreite). Auf diese Weise können Sie quantisierte Modelle der 70B-Klasse wie DeepSeek-R1:70B oder QwQ-32B vollständig auf einer einzigen Karte ausführen, wodurch die Notwendigkeit von Multi-Karten-Setups oder Cloud-Services entfällt
- Duale GPU-RechenleistungJeder GPU arbeitet mit 2400 MHz und 20 Xe-Kernen und liefert 197 TOPS (INT8) pro GPU – insgesamt 394 TOPS. Diese Architektur ist speziell für hochgradige simultane Inferenz, Dialoge mit mehreren Runden und komplexe KI-Workloads ausgelegt, wobei jeder Chip vom System separat für flexible Aufgabenzuweisung erkannt wird
- Kundenfreundliche PCIe-KonfigurationVerwendet eine PCIe 5.0 x8 + PCIe 5.0 x8 Schnittstelle. In Kombination mit einem Motherboard, das x16-Lane-Bifurkation unterstützt, erreicht es die volle Bandbreite auf Standardverbraucherplattformen, wodurch die Gesamtsystemkosten für die lokale LLM-Bereitstellung erheblich gesenkt werden
- Zuverlässige Kühlung für anhaltende BelastungenDie Turbo Edition verfügt über ein dreifaches Thermodesign mit Lüfter, großem Dampfraum und Metallrückplatte. Dies gewährleistet eine effiziente Wärmeableitung in Server-Luftstromumgebungen, wodurch stabile Temperaturen und eine konsistente Leistung während langer, ununterbrochener Inferenzaufgaben aufrechterhalten werden
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- Breite Software- und ISV-UnterstützungNative Unterstützung für PyTorch, IPEX-LLM, vLLM und gängige ISV-Anwendungen. Die Karte ist kompatibel mit einer Vielzahl von Open-Source-Modellen, einschließlich Qwen3-32B, Qwen3-VL und DeepSeek-Serie. Es unterstützt auch SR-IOV-Virtualisierung für eine flexible Ressourcenzuweisung über Aufgaben hinweg
