الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 vs Intel Arc A350M
NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 vs Intel Arc A350M
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 16GB VRAM RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 و 4GB VRAM Arc A350M لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنوات متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 46% (1680MHz vs 1150MHz)
المزيد من VRAM (16GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (576.0GB/s vs 112.0GB/s)
8960 نوى تقديم إضافية
Intel Arc A350M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (25W vs 150W)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
RTX 5000 Embedded Ada Generation X2
+1751%
32.69 TFLOPS
Arc A350M
1.766 TFLOPS
بطاقة الرسومات
مارس 2023
تاريخ الإصدار
مارس 2022
Quadro Ada-M
الجيل
Alchemist
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x8
سرعات الساعة
930 MHz
ساعة القاعدة
300 MHz
1680 MHz
ساعة الزيادة
1150 MHz
2250 MHz
ساعة الذاكرة
1750 MHz
الذاكرة
16GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
256bit
حافلة الذاكرة
64bit
576.0GB/s
النطاق الترددي
112.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
76
عدد وحدات SM
-
9728
وحدات الظلال
768
304
TMUs
48
112
ROPs
24
304
نوى التوتير
-
76
نوى RT
6
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
-
64 MB
التخزين المؤقت L2
4 MB
-
-
-
الأداء النظري
188.2 GPixel/s
معدل البكسل
27.60 GPixel/s
510.7 GTexel/s
معدل القوام
55.20 GTexel/s
32.69 TFLOPS
FP16 (نصف)
3.533 TFLOPS
32.69 TFLOPS
FP32 (عائم)
1.766 TFLOPS
510.7 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
441.6 GFLOPS
تصميم اللوحة
150W
قدرة التصميم الحراري
25W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
-
معالج الرسومات
AD103
اسم وحدة معالجة الرسومات
DG2-128
-
المتغير GPU
ACM-G11
Ada Lovelace
الهندسة المعمارية
Generation 12.7
TSMC
المصهر
TSMC
5 nm
حجم العملية
6 nm
45.9 مليار
الترانزستورات
7.2 مليار
379 mm²
حجم القطعة
157 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
-
6.8
نموذج الشيدر
6.6
