Servers Grade Two SXM2 Expansion Board for Data Center GPUs with Enhances NVLink Bandwidth NVLink Fast Speed Interconnects
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Servers Grade Two SXM2 Expansion Board for Data Center GPUs with Enhances NVLink Bandwidth NVLink Fast Speed Interconnects
Engineered for the SXM2 two GPU expansion baseboard 300G supports two SXM2 GPUs (V100) with integrated NVLink interconnect, low latency communication and 300W+ thermal capacity for uninterrupted high computing and AI workloads.
Servers Grade Two SXM2 Expansion Board for Data Center GPUs with Enhances NVLink Bandwidth NVLink Fast Speed Interconnects
Numéro d'article: 217298535

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XPF 91896

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Engineered for the SXM2 two GPU expansion baseboard 300G supports two SXM2 GPUs (V100) with integrated NVLink interconnect, low latency communication and 300W+ thermal capacity for uninterrupted high computing and AI workloads.
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Ce qui se démarque

Enhanced NVLINK Bandwidth
The server-grade SXM2 expansion board significantly boosts NVLINK bandwidth, ensuring faster data transfer rates, which is crucial for data center GPUs to perform at their peak and enhance computational efficiency.
Fast Speed Interconnects
Featuring advanced fast speed interconnects, this board minimizes latency and maximizes throughput, addressing user needs for low-latency GPU connections, making it ideal for high-performance computing environments.
Data Center Optimization
Designed specifically for data centers, the SXM2 expansion board optimizes server performance and scalability, offering exceptional reliability and support for demanding GPU workloads, providing excellent value for enterprises aiming for growth.

Détails du produit

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Item Weight3 lbs (1.36 kg)

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • High-Performance Computing

    Ideal for users needing faster data transfer rates between GPUs for intensive computational tasks.

  • AI and Machine Learning

    Perfect for developers and researchers requiring high bandwidth connectivity for training complex models more efficiently.

  • Data Center Management

    Suitable for data centers looking to optimize GPU resources and enhance overall performance with scalable NVLink interconnects.

Not Suitable For
  • Casual Users

    Not suitable for average users or gamers who do not require extensive GPU networking capabilities.

  • Budget-Conscious Consumers

    May not be ideal for those with limited budgets, as the product is designed for enterprise-grade solutions.

  • Basic Computing Tasks

    Not recommended for users performing basic tasks like office work or web browsing that need minimal GPU power.

DESCRIPTION DU PRODUIT

Servers Grade Two SXM2 Expansion Board for Data Center GPUs with Enhances NVLink Bandwidth NVLink Fast Speed Interconnects

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Questions et réponses des clients

  • question: What type of GPUs does this expansion board support?

    répondre: It supports two SXM2 GPUs, specifically the V100 model.
  • question: How does the NVLink enhance performance?

    répondre: NVLink provides low latency communication between GPUs, allowing for faster data processing.
  • question: Is this expansion board suitable for AI development?

    répondre: Yes, it is specifically designed for AI workloads, making it ideal for developers and researchers in that field.

Arecobticy Docking Stations Editorial Review

Aucune critique éditoriale trouvée

Avis et évaluations clients

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1 évaluations des clients
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Mohd
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16 June 2026 · via Trustpilot
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Shawati
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“Accurate delivery timing given”

16 June 2026 · via Trustpilot
YB
Youcef
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“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”

15 June 2026 · via Trustpilot
LM
Leila
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6/7/2026 · via Trustpilot
KA
Kwame
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12 June 2026 · via Trustpilot
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Caractéristiques et avantages

  • Supports two SXM2 GPUs (V100) for enhanced performance.
  • Integrated NVLink ensures low latency communication.
  • 300W+ thermal capacity for uninterrupted processing.
  • Ideal for intense AI workloads like deep learning and simulations.
  • Designed for optimal stability in data centers and research institutions.
  • Minimizes communication bottlenecks with dedicated architecture.

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