NVIDIA GeForce RTX 4070 GDDR6 vs AMD Radeon AI PRO R9700
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة سطح المكتب: 12GB VRAM GeForce RTX 4070 GDDR6 و 32GB VRAM Radeon AI PRO R9700 لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA GeForce RTX 4070 GDDR6 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
1792 نوى تقديم إضافية
TDP أقل (200W vs 300W)
AMD Radeon AI PRO R9700 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 11 شهرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 18% (2920MHz vs 2475MHz)
المزيد من VRAM (32GB vs 12GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (644.6GB/s vs 480.0GB/s)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
GeForce RTX 4070 GDDR6
29.15 TFLOPS
Radeon AI PRO R9700
+64%
47.84 TFLOPS
بطاقة الرسومات
أغسطس 2024
تاريخ الإصدار
يوليو 2025
GeForce 40
الجيل
Radeon Pro Navi
سطح المكتب
النوع
سطح المكتب
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 5.0 x16
سرعات الساعة
1920 MHz
ساعة القاعدة
1660 MHz
2475 MHz
ساعة الزيادة
2920 MHz
2500 MHz
ساعة الذاكرة
2518 MHz
الذاكرة
12GB
حجم الذاكرة
32GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
192bit
حافلة الذاكرة
256bit
480.0GB/s
النطاق الترددي
644.6GB/s
تكوين العرض
-
وحدات الحساب
64
46
عدد وحدات SM
-
5888
وحدات الظلال
4096
184
TMUs
256
64
ROPs
128
184
نوى التوتير
128
46
نوى RT
64
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
-
36 MB
التخزين المؤقت L2
8 MB
-
التخزين المؤقت L3
64 MB
الأداء النظري
158.4 GPixel/s
معدل البكسل
373.8 GPixel/s
455.4 GTexel/s
معدل القوام
747.5 GTexel/s
29.15 TFLOPS
FP16 (نصف)
95.68 TFLOPS
29.15 TFLOPS
FP32 (عائم)
47.84 TFLOPS
455.4 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
1495 GFLOPS
تصميم اللوحة
200W
قدرة التصميم الحراري
300W
550 W
مزود الطاقة المقترح
700 W
1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 1.4a
المخرجات
4x DisplayPort 2.1a
1x 16-pin
موصلات الطاقة
1x 16-pin
معالج الرسومات
AD104
اسم وحدة معالجة الرسومات
Navi 48
AD104-2XX-A1
المتغير GPU
Navi 48 XTW
Ada Lovelace
الهندسة المعمارية
RDNA 4.0
TSMC
المصهر
TSMC
5 nm
حجم العملية
4 nm
35.8 مليار
الترانزستورات
53.9 مليار
294 mm²
حجم القطعة
357 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
2.2
1.3
فولكان
1.3
8.9
CUDA
-
6.8
نموذج الشيدر
6.8
