الرئيسية مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية NVIDIA RTX A500 Embedded vs NVIDIA Quadro K5100M

NVIDIA RTX A500 Embedded vs NVIDIA Quadro K5100M

قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 4GB VRAM RTX A500 Embedded و 8GB VRAM Quadro K5100M لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.

الاختلافات الرئيسية

NVIDIA RTX A500 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 8 سنواتو 8 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 73% (1335MHz vs 771MHz)
512 نوى تقديم إضافية
TDP أقل (20W vs 100W)
NVIDIA Quadro K5100M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
المزيد من VRAM (8GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (115.2GB/s vs 96.00GB/s)

النقاط

اختبار الأداء

FP32 (نقطة عائمة)
RTX A500 Embedded +130%
5.468 TFLOPS
Quadro K5100M
2.369 TFLOPS
3DMark Time Spy
RTX A500 Embedded +106%
2628
Quadro K5100M
1273

بطاقة الرسومات

مارس 2022
تاريخ الإصدار
يوليو 2013
Quadro Ampere-M
الجيل
Quadro Mobile
محترف
النوع
محترف
PCIe 4.0 x8
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
MXM-B (3.0)

سرعات الساعة

435 MHz
ساعة القاعدة
771 MHz
1335 MHz
ساعة الزيادة
771 MHz
1500 MHz
ساعة الذاكرة
900 MHz

الذاكرة

4GB
حجم الذاكرة
8GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR5
64bit
حافلة الذاكرة
256bit
96.00GB/s
النطاق الترددي
115.2GB/s

تكوين العرض

-
-
-
16
عدد وحدات SM
-
2048
وحدات الظلال
1536
64
TMUs
128
32
ROPs
32
64
نوى التوتير
-
16
نوى RT
-
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
16 KB (per SMX)
2 MB
التخزين المؤقت L2
512 KB
-
-
-

الأداء النظري

42.72 GPixel/s
معدل البكسل
24.67 GPixel/s
85.44 GTexel/s
معدل القوام
98.69 GTexel/s
5.468 TFLOPS
FP16 (نصف)
-
5.468 TFLOPS
FP32 (عائم)
2.369 TFLOPS
85.44 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
98.69 GFLOPS

تصميم اللوحة

20W
قدرة التصميم الحراري
100W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
-

معالج الرسومات

GA107S
اسم وحدة معالجة الرسومات
GK104
-
المتغير GPU
N15E-Q5-A2
Ampere
الهندسة المعمارية
Kepler
Samsung
المصهر
TSMC
8 nm
حجم العملية
28 nm
8.7 مليار
الترانزستورات
3.54 مليار
200 mm²
حجم القطعة
294 mm²

ميزات الرسومات

12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 (11_0)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
فولكان
1.1
8.6
CUDA
3.0
6.7
نموذج الشيدر
5.1
© 2025 - TopCPU.net