মূল content-এ যান

NVIDIA · পুরোনো data center · বোর্ড

NVIDIA Tesla M60 16GB

নির্দিষ্ট M60-এর তথ্যসূত্রভিত্তিক বৈশিষ্ট্য ও AI স্থাপনা নির্দেশনা, FusionPointAI-র বাণিজ্যিক মজুত থেকে আলাদা।

VRAM16 GB
মেমরি প্রযুক্তিGDDR5
আকৃতি ও বিন্যাসদুটি GPU · PCIe · অ্যাক্সিলারেটর
ইন্টারফেসPCIe Gen3 x16
বিদ্যুৎ ক্ষমতা300 W
পুরোনো শুধু তথ্যসূত্র

বৈশিষ্ট্য

ক্ষেত্রমান
প্রস্তুতকারকNVIDIA
সঠিক SKUM60
পণ্য পরিবারNVIDIA M60
স্থাপত্যMaxwell
প্রজন্মTesla Legacy
সত্তার ধরনবোর্ড
জীবনচক্রপুরোনো
চালুর তারিখতালিকাভুক্ত নয়
VRAM16 GB
মেমরি প্রযুক্তিGDDR5
মেমরির ব্যান্ডউইডথ৩২০ GB/s
বিদ্যুৎ ক্ষমতা300 W
ইন্টারফেসPCIe Gen3 x16
আকৃতি ও বিন্যাসদুটি GPU · PCIe · অ্যাক্সিলারেটর
আন্তঃসংযোগPCIe
MIG / বিভাজনসমর্থিত নয়
সমর্থিত সংখ্যাগত formatFP32, FP16, FP8, INT8, FP4
সফটওয়্যার স্ট্যাকcuda, vllm, sglang, tensorrt-llm

AI কাজের উপযোগিতা

LLM inference

ছোট checkpoint, compressed মডেল অথবা সুপারিশ-ইঞ্জিন অনুযায়ী মাপা distributed কনফিগারেশনের জন্য বেশি উপযোগী।

Fine-tuning ও প্রশিক্ষণ

Software সমর্থন, cooling ও memory যাচাই থাকলে সীমিত fine-tuning ও development-এ উপযোগী।

ছবি, ভিডিও ও embedding

তালিকাভুক্ত VRAM সীমার মধ্যে FP16 acceleration প্রচলিত generative ও vector workload সমর্থন করে।

বিদ্যুৎ ও শীতলীকরণ

প্রকাশিত 300 W power সামলাতে এই নির্দিষ্ট form factor-এর উপযোগী chassis, airflow ও বিদ্যুৎ সরবরাহ দরকার।

একাধিক GPU-র ব্যবহার

PCIe নথিভুক্ত interconnect পথ; node স্তরে topology তবুও যাচাই করতে হবে।

সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম

cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm

পণ্যের সময়রেখা

nvidia-tesla-m60

উৎসের বিবরণ

সরকারি উৎস

উৎস revision: 9ae2a08fef37da1e484332c4b0bf3a722b8245e5cda0958b67391446d75fa803

সংশ্লিষ্ট মডেল

প্রস্তুতকারকের সরকারি উৎস

https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-hyperscale-datacenter-applications-tesla-gpus/

সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-24