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