Startseite GPU-Vergleich NVIDIA GeForce GT 640 OEM Rebrand vs AMD FirePro W8100

NVIDIA GeForce GT 640 OEM Rebrand vs AMD FirePro W8100

Wir vergleichen zwei Desktop Plattform GPUs: GeForce GT 640 OEM Rebrand mit 1536MB VRAM und FirePro W8100 mit 8GB VRAM . Sie erfahren, welche GPU in wichtigen Spezifikationen, Benchmark-Tests, Stromverbrauch und mehr die bessere Leistung bietet.

Hauptunterschiede

NVIDIA GeForce GT 640 OEM Rebrand Vorteil von
Geringerer TDP (75W gegenüber 220W)
AMD FirePro W8100 Vorteil von
2 Jahre und 2 Monate später veröffentlicht
Mehr VRAM (8GB gegenüber 1536GB)
Höhere VRAM-Bandbreite (320.0GB/s gegenüber 38.40GB/s)
2416 zusätzliche Render-Kerne

Punktzahl

Benchmark

FP32 Gleitkomma-Performance
GeForce GT 640 OEM Rebrand
0.415 TFLOPS
FirePro W8100 +916%
4.219 TFLOPS
VS

Grafikkarte

Apr 2012
Veröffentlichungsdatum
Jun 2014
GeForce 600
Generation
FirePro
Desktop
Typ
Desktop
PCIe 2.0 x16
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16

Taktraten

-
-
-
-
-
-
800 MHz
Speichertakt
1250 MHz

Speicher

1536MB
Speichergröße
8GB
DDR3
Speichertyp
GDDR5
192bit
Speicherbus
512bit
38.40GB/s
Bandbreite
320.0GB/s

Render-Konfiguration

-
Einheiten berechnen
40
3
SM-Anzahl
-
144
Shading-Einheiten
2560
24
TMUs
160
24
ROPs
64
-
-
-
-
-
-
64 KB (per SM)
L1-Cache
16 KB (per CU)
384 KB
L2-Cache
1024 KB
-
-
-

Theoretische Leistung

4.320 GPixel/s
Pixeltakt
52.74 GPixel/s
17.28 GTexel/s
Texture-Takt
131.8 GTexel/s
-
-
-
414.7 GFLOPS
FP32 (Gleitkommazahl)
4.219 TFLOPS
34.56 GFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
2.109 TFLOPS

Board-Design

75W
TDP (Thermal Design Power)
220W
250 W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
550 W
2x DVI 1x mini-HDMI 1.3a
Ausgänge
4x DisplayPort 1.2 1x SDI
None
Stromanschlüsse
2x 6-pin

Grafikprozessor

GF116
GPU-Name
Hawaii
GF116-150-A1
GPU-Variante
Hawaii GL40
Fermi 2.0
Architektur
GCN 2.0
TSMC
Foundry
TSMC
40 nm
Prozessgröße
28 nm
1170 million
Transistoren
6200 million
238 mm²
Die-Größe
438 mm²

Grafikfunktionen

12 (11_0)
DirectX
12 (12_0)
4.6
OpenGL
4.6
1.1
OpenCL
2.0
N/A
Vulkan
1.2
2.1
CUDA
-
5.1
Shader-Modell
6.3

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