الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
Intel Arc Pro A30M vs NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation
Intel Arc Pro A30M vs NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 4GB VRAM Arc Pro A30M و 16GB VRAM RTX 5000 Embedded Ada Generation لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
Intel Arc Pro A30M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 19% (2000MHz vs 1680MHz)
TDP أقل (50W vs 120W)
NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 7 شهرًا
المزيد من VRAM (16GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (576.0GB/s vs 128.0GB/s)
8704 نوى تقديم إضافية
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
Arc Pro A30M
4.096 TFLOPS
RTX 5000 Embedded Ada Generation
+698%
32.69 TFLOPS
بطاقة الرسومات
أغسطس 2022
تاريخ الإصدار
مارس 2023
Alchemist
الجيل
Quadro Ada-M
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x8
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
1500 MHz
ساعة القاعدة
930 MHz
2000 MHz
ساعة الزيادة
1680 MHz
2000 MHz
ساعة الذاكرة
2250 MHz
الذاكرة
4GB
حجم الذاكرة
16GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
64bit
حافلة الذاكرة
256bit
128.0GB/s
النطاق الترددي
576.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
-
عدد وحدات SM
76
1024
وحدات الظلال
9728
64
TMUs
304
32
ROPs
112
-
نوى التوتير
304
8
نوى RT
76
-
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
4 MB
التخزين المؤقت L2
64 MB
-
-
-
الأداء النظري
64.00 GPixel/s
معدل البكسل
188.2 GPixel/s
128.0 GTexel/s
معدل القوام
510.7 GTexel/s
8.192 TFLOPS
FP16 (نصف)
32.69 TFLOPS
4.096 TFLOPS
FP32 (عائم)
32.69 TFLOPS
1024 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
510.7 GFLOPS
تصميم اللوحة
50W
قدرة التصميم الحراري
120W
-
-
-
No outputs
المخرجات
Portable Device Dependent
None
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
DG2-128
اسم وحدة معالجة الرسومات
AD103
ACM-G11
المتغير GPU
-
Generation 12.7
الهندسة المعمارية
Ada Lovelace
TSMC
المصهر
TSMC
6 nm
حجم العملية
5 nm
7.2 مليار
الترانزستورات
45.9 مليار
157 mm²
حجم القطعة
379 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
فولكان
1.3
-
CUDA
8.9
6.6
نموذج الشيدر
6.8
