NVIDIA TITAN RTX は、研究者、開発者、クリエイター向けに設計されています。Turing アーキテクチャを採用しており、130 Tensor TFLOPS のパフォーマンス、576 基の Tensor コア、24 GB の超高速 GDDR6 メモリ。現在のローカルに使う大規模言語モデルの実験には、24GB以上のGPUメモリ容量が必須です。現状では、民生用GPUとしては、このTITAN RTXかRTX3090,RTX4090しか選択肢はありません。深層学習の実験のため、長期保管後、3ヶ月程度使っただけで使用程度は少ないです。付載したnvidia-smiの画像のように、4月末まで現用していましたので、動作は保証します。補助電源は8PIN*2です。できれば、分岐させず、2本のケーブルで、電源とつなぐことが推奨されます。定格消費電力は280Wです。私は850W電源で使っていました。本体とマニュアルのみ。(電源用分岐コードはありません)箱は、RTX5000のものを付けます。緊急にお金が必要のため、安価でさらに値下げして放出します。念のためシリアルは記録しています。#NVIDIA
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