الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
Intel Data Center GPU Flex 140 vs NVIDIA RTX A4500 Embedded
Intel Data Center GPU Flex 140 vs NVIDIA RTX A4500 Embedded
قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 6GB VRAM Data Center GPU Flex 140 و 16GB VRAM RTX A4500 Embedded لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
Intel Data Center GPU Flex 140 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 60% (1950MHz vs 1215MHz)
TDP أقل (75W vs 80W)
NVIDIA RTX A4500 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
المزيد من VRAM (16GB vs 6GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (384.0GB/s vs 186.0GB/s)
4864 نوى تقديم إضافية
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
Data Center GPU Flex 140
3.994 TFLOPS
RTX A4500 Embedded
+258%
14.31 TFLOPS
بطاقة الرسومات
أغسطس 2022
تاريخ الإصدار
مارس 2022
Data Center GPU
الجيل
Quadro Ampere-M
محترف
النوع
محترف
PCIe 4.0 x8
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
1600 MHz
ساعة القاعدة
510 MHz
1950 MHz
ساعة الزيادة
1215 MHz
1937 MHz
ساعة الذاكرة
1500 MHz
الذاكرة
6GB
حجم الذاكرة
16GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
96bit
حافلة الذاكرة
256bit
186.0GB/s
النطاق الترددي
384.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
-
عدد وحدات SM
46
1024
وحدات الظلال
5888
64
TMUs
184
32
ROPs
96
-
نوى التوتير
184
8
نوى RT
46
-
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
4 MB
التخزين المؤقت L2
4 MB
-
-
-
الأداء النظري
62.40 GPixel/s
معدل البكسل
116.6 GPixel/s
124.8 GTexel/s
معدل القوام
223.6 GTexel/s
7.987 TFLOPS
FP16 (نصف)
14.31 TFLOPS
3.994 TFLOPS
FP32 (عائم)
14.31 TFLOPS
-
FP64 (مزدوج)
223.6 GFLOPS
تصميم اللوحة
75W
قدرة التصميم الحراري
80W
250 W
مزود الطاقة المقترح
-
1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 2.0
المخرجات
Portable Device Dependent
1x 8-pin
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
DG2-128
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA104
ACM-G11
المتغير GPU
-
Generation 12.7
الهندسة المعمارية
Ampere
TSMC
المصهر
Samsung
6 nm
حجم العملية
8 nm
7.2 مليار
الترانزستورات
17.4 مليار
157 mm²
حجم القطعة
392 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
8.6
6.6
نموذج الشيدر
6.7
