MetaX · 数据中心 · 加速卡
MetaX C500 64GB GPGPU
C500 的精确参考规格与 AI 部署建议，与 FusionPointAI 商业库存分离。
显存64 GB
内存技术HBM2e ECC
形态全高 · 全长 · 双槽 · PCIe · 加速器
接口PCIe
功耗350 W
当前
仅供参考
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规格参数
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 制造商 | MetaX |
| 精确 SKU | C500 |
| 产品家族 | MetaX C500 |
| 架构 | MetaX Core |
| 代际 | C-Series 数据中心 |
| 实体类型 | 加速卡 |
| 生命周期 | 当前 |
| 发布日期 | 暂无数据 |
| 显存 | 64 GB |
| 内存技术 | HBM2e ECC |
| 内存带宽 | 暂无数据 |
| 功耗 | 350 W |
| 接口 | PCIe |
| 形态 | 全高 · 全长 · 双槽 · PCIe · 加速器 |
| 互连 | MetaXLink |
| MIG / 分区 | 不支持 |
| AI 数值格式支持 | FP64, FP32, BF16, FP16, INT8 |
| 软件栈 | mxmaca, pytorch |
AI 工作负载适配性
LLM 推理
适合较小检查点、压缩模型或由推荐引擎估算的分布式配置。
微调与训练
适用于需要持续运行加速器的工作负载；是否适合训练取决于互连方式、数值精度和集群拓扑。
图像、视频与嵌入
FP16 加速可在所列 VRAM 范围内支持常见生成与向量工作负载。
供电与散热
公布功耗 350 W，需要适配该形态的机箱、气流和供电。
多 GPU 使用
MetaXLink 是记录的互连路径；仍需在节点级验证拓扑。
软件生态
mxmaca, pytorch
产品历程
技术示意图
这不是产品照片。
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制造商官方来源
https://www.metax-tech.com/en/goods/prod.html?cid=107&id=21
最近验证: 2026-08-24