Gpu Ai
Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Oktober 2025
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CUDA C++ Optimization: Coding Faster GPU Kernels (Generative AI LLM Programming)
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99
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
Gigabyte
Gigabyte GeForce RTX 3060 Gaming OC 12GB GDDR6 Rev 2.0
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#2
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NVIDIA Ampere Streaming Multiprozessoren Die Bausteine für die schnellsten und effizientesten GPUs der Welt, der brandneue Ampere SM bringt 2x den FP32-Durchsatz und verbesserte Energieeffizienz
RT Kerne der 2. Generation Erleben Sie den 2-fachen Durchsatz von RT-Kern der 1. Generation, sowie gleichzeitige RT und Schattierung für eine ganz neue Stufe der Strahlenverfolgung
Tensor Kerne der 3. Generation Erhalten Sie bis zu 2x den Durchsatz mit struktureller Sparsität und fortschrittlichen AI-Algorithmen wie DLSS. Diese Kerne liefern einen massiven Schub in der Spielleistung und neuen AI-Fähigkeiten
Kernhub 1837 MHz
Windforce 3X Kühler
Kartengröße L=282 W=117 H=41 mm
276,13 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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#3
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Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM-Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gb/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor, USB 3.0 Typ-C weiblich, unterstützt Debian Linux zu Host CPU, Modelle sind mit TensorFlow gebaut Unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud
Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): Bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gbit/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Vollständig unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Volle Unterstützung MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
80,06 € AUF AMAZON
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GPU's: Mastering CUDA for Deep Learning Supremacy: Unlocking the Secrets GPU Architecture, Performance Tuning, and Their Impact on AI, Gaming, and ... (Science and Machine learning Book 1, Band 3)
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#4
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The NVIDIA Rubin CPX GPU Architecture: Transforming AI Inference Infrastructure for High-Performance Computing and Generative Applications
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#5
MINIS FORUM
MINIS FORUM DEG1 Externes Grafikkartendock, OCUlink, PCIEx16 (PCIE4.0x4), Force Power On-Taste, unterstützt ATX/SFX Power
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#6
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Externe GPU-Dockingstation: MINISFORUM DEG1
TRAGBARE GRÖSSE: Kompaktes Design und bequem zu tragen. Länge ca. 14 cm, Breite ca. 6,5 cm, Höhe ca. 2 cm.
Uplink: Oculink 4i (PCIE4.0x4). Downlink: PCIEx16 (PCIE4.0x4)
Stromversorgung: ATX/SFX. Einschalttaste: ForcePowerOn mit LED x 1
Hinweis 1: Die OCulink-Schnittstelle unterstützt kein Hot-Plugging und der PC muss ausgeschaltet werden.
Hinweis 2: Der OCulink-Anschluss hat eine feste Verriegelungsschnittstelle und Sie müssen den Schalter drücken, um ihn zu entriegeln und abzustecken. Durch gewaltsames Abstecken werden die Anschlüsse beschädigt.
Hinweis 3: Die Follow-Start-Funktion ist nur mit MINISFORUM Mini-PCs kompatibel und erfordert die Verwendung von Originalkabeln.
99,99 € AUF AMAZON
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Hands-On GPU Computing with Python and CUDA: Accelerating AI, Data Science, and High-Performance Computing with Numba, CuPy, and NVIDIA RAPIDS
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#7
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GPU Parallel Computing: From Basics to Breakthroughs in GPU Programming (GPU Expert Engineering: Mastering Design, Programming, and Optimization)
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#8
Independently published
GPU Architecture Mastery: A Comprehensive Guide to High-Performance Computing, AI Acceleration, and Parallel Processing Design
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#9
Independently published
CUDA C++ Debugging: Safer GPU Kernel Programming (Generative AI LLM Programming)
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#10
ai gpu
gpu for ai
nvidia ai gpu
pocket ai gpu
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