MTT S70 vs AMD Radeon R7 260

VS

MTT S70

AMD Radeon R7 260

Wir vergleichen zwei Desktop Plattform GPUs: MTT S70 mit 7GB VRAM und Radeon R7 260 mit 2GB VRAM . Sie erfahren, welche GPU in wichtigen Spezifikationen, Benchmark-Tests, Stromverbrauch und mehr die bessere Leistung bietet.

Hauptunterschiede

MTT S70 Vorteil von

9 Jahre und 10 Monate später veröffentlicht

Mehr VRAM (7GB gegenüber 2GB)

Höhere VRAM-Bandbreite (392GB/s gegenüber 96.00GB/s)

2816 zusätzliche Render-Kerne

AMD Radeon R7 260 Vorteil von

Geringerer TDP (95W gegenüber 220W)

Punktzahl

Benchmark

FP32 Gleitkomma-Performance

MTT S70 +629%

11.2 TFLOPS

Radeon R7 260

1.536 TFLOPS

MTT S70

VS

Radeon R7 260

Grafikkarte

Okt 2023

Veröffentlichungsdatum

Dez 2013

Generation

Volcanic Islands

Desktop

Typ

Desktop

PCIe 4.0 x16

Bus-Schnittstelle

PCIe 3.0 x16

Taktraten

1600 MHz

Basis-Takt

-

0 MHz

Boost-Takt

-

MHz

Speichertakt

1500 MHz

Speicher

7GB

Speichergröße

2GB

GDDR6

Speichertyp

GDDR5

224bit

Speicherbus

128bit

392GB/s

Bandbreite

96.00GB/s

Render-Konfiguration

-

Einheiten berechnen

12

SM-Anzahl

-

3584

Shading-Einheiten

768

TMUs

48

ROPs

16

Tensor-Kerne

-

RT-Kerne

-

L1-Cache

16 KB (per CU)

0 MB

L2-Cache

256 KB

-

Theoretische Leistung

GPixel/s

Pixeltakt

16.00 GPixel/s

GTexel/s

Texture-Takt

48.00 GTexel/s

TFLOPS

FP16 (halbe Genauigkeit)

-

11.2 TFLOPS

FP32 (Gleitkommazahl)

1.536 TFLOPS

GFLOPS

FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)

96.00 GFLOPS

Board-Design

220W

TDP (Thermal Design Power)

95W

350 W

Empfohlene PSU (Stromversorgung)

250 W

1x HDMI 2.1 3x DisplayPort 1.4a

Ausgänge

1x DVI 1x HDMI 1.4a 1x DisplayPort 1.2

PCIe 8Pin

Stromanschlüsse

1x 6-pin

Grafikprozessor

ChunXiao

GPU-Name

Bonaire

GPU-Variante

Bonaire PRO

MUSA

Architektur

GCN 2.0

TSMC

Foundry

TSMC

7 nm

Prozessgröße

28 nm

Unbekannt

Transistoren

2080 million

Unbekannt

Die-Größe

160 mm²

Grafikfunktionen

11

DirectX

12 (12_0)

4.6

OpenGL

4.6

3.0

OpenCL

2.0

1.3

Vulkan

1.2

CUDA

-

Shader-Modell

6.3