الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation vs NVIDIA RTX A2000 Max-Q
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation vs NVIDIA RTX A2000 Max-Q
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 12GB VRAM RTX 4000 Mobile Ada Generation و 4GB VRAM RTX A2000 Max Q لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنواتو 11 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 38% (1665MHz vs 1207MHz)
المزيد من VRAM (12GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (432.0GB/s vs 176.0GB/s)
4864 نوى تقديم إضافية
NVIDIA RTX A2000 Max-Q مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (95W vs 110W)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
RTX 4000 Mobile Ada Generation
+300%
24.72 TFLOPS
RTX A2000 Max Q
6.18 TFLOPS
بطاقة الرسومات
مارس 2023
تاريخ الإصدار
أبريل 2021
Quadro Ada-M
الجيل
Ampere-MW
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
1290 MHz
ساعة القاعدة
682 MHz
1665 MHz
ساعة الزيادة
1207 MHz
2250 MHz
ساعة الذاكرة
1375 MHz
الذاكرة
12GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
192bit
حافلة الذاكرة
128bit
432.0GB/s
النطاق الترددي
176.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
58
عدد وحدات SM
20
7424
وحدات الظلال
2560
232
TMUs
80
80
ROPs
48
232
نوى التوتير
80
58
نوى RT
20
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
48 MB
التخزين المؤقت L2
2 MB
-
-
-
الأداء النظري
133.2 GPixel/s
معدل البكسل
57.94 GPixel/s
386.3 GTexel/s
معدل القوام
96.56 GTexel/s
24.72 TFLOPS
FP16 (نصف)
6.180 TFLOPS
24.72 TFLOPS
FP32 (عائم)
6.180 TFLOPS
386.3 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
96.56 GFLOPS
تصميم اللوحة
110W
قدرة التصميم الحراري
95W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
Portable Device Dependent
None
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
AD104
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107
-
-
-
Ada Lovelace
الهندسة المعمارية
Ampere
TSMC
المصهر
Samsung
5 nm
حجم العملية
8 nm
35.8 مليار
الترانزستورات
8.7 مليار
294 mm²
حجم القطعة
200 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
8.9
CUDA
8.6
6.7
نموذج الشيدر
6.8
