الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA CMP 170HX vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation
NVIDIA CMP 170HX vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة سطح المكتب: 16GB VRAM CMP 170HX و 12GB VRAM RTX 3500 Embedded Ada Generation لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA CMP 170HX مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
المزيد من VRAM (16GB vs 12GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (1493GB/s vs 432.0GB/s)
NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنواتو 6 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 60% (2250MHz vs 1410MHz)
640 نوى تقديم إضافية
TDP أقل (100W vs 250W)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
CMP 170HX
12.63 TFLOPS
RTX 3500 Embedded Ada Generation
+82%
23.04 TFLOPS
بطاقة الرسومات
سبتمبر 2021
تاريخ الإصدار
مارس 2023
Mining GPUs
الجيل
Quadro Ada-M
سطح المكتب
النوع
سطح المكتب
PCIe 4.0 x4
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
1140 MHz
ساعة القاعدة
1725 MHz
1410 MHz
ساعة الزيادة
2250 MHz
1458 MHz
ساعة الذاكرة
2250 MHz
الذاكرة
16GB
حجم الذاكرة
12GB
HBM2e
نوع الذاكرة
GDDR6
4096bit
حافلة الذاكرة
192bit
1493GB/s
النطاق الترددي
432.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
70
عدد وحدات SM
40
4480
وحدات الظلال
5120
280
TMUs
160
128
ROPs
64
280
نوى التوتير
160
-
نوى RT
40
192 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
8 MB
التخزين المؤقت L2
48 MB
-
-
-
الأداء النظري
180.5 GPixel/s
معدل البكسل
144.0 GPixel/s
394.8 GTexel/s
معدل القوام
360.0 GTexel/s
50.53 TFLOPS
FP16 (نصف)
23.04 TFLOPS
12.63 TFLOPS
FP32 (عائم)
23.04 TFLOPS
6.317 TFLOPS
FP64 (مزدوج)
360.0 GFLOPS
تصميم اللوحة
250W
قدرة التصميم الحراري
100W
600 W
مزود الطاقة المقترح
300 W
No outputs
المخرجات
No outputs
2x 8-pin
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
GA100
اسم وحدة معالجة الرسومات
AD104
GA100-105F-A1
المتغير GPU
-
Ampere
الهندسة المعمارية
Ada Lovelace
TSMC
المصهر
TSMC
7 nm
حجم العملية
5 nm
54.2 مليار
الترانزستورات
35.8 مليار
826 mm²
حجم القطعة
294 mm²
ميزات الرسومات
N/A
DirectX
12 Ultimate (12_2)
N/A
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
N/A
فولكان
1.3
8.0
CUDA
8.9
N/A
نموذج الشيدر
6.7
