Startseite GPU-Vergleich NVIDIA Quadro Plex 7000 vs AMD FirePro W5100

NVIDIA Quadro Plex 7000 vs AMD FirePro W5100

Wir vergleichen eine Professioneller Markt GPU: Quadro Plex 7000 mit 6GB VRAM und eine Desktop Plattform GPU: FirePro W5100 mit 4GB VRAM . Sie erfahren, welche GPU in wichtigen Spezifikationen, Benchmark-Tests, Stromverbrauch und mehr die bessere Leistung bietet.

Hauptunterschiede

NVIDIA Quadro Plex 7000 Vorteil von
Mehr VRAM (6GB gegenüber 4GB)
Höhere VRAM-Bandbreite (144.0GB/s gegenüber 96.00GB/s)
AMD FirePro W5100 Vorteil von
2 Jahre und 8 Monate später veröffentlicht
256 zusätzliche Render-Kerne
Geringerer TDP (50W gegenüber 600W)

Punktzahl

Benchmark

FP32 Gleitkomma-Performance
Quadro Plex 7000
1.176 TFLOPS
FirePro W5100 +21%
1.428 TFLOPS
VS

Grafikkarte

Jul 2011
Veröffentlichungsdatum
Mär 2014
Quadro Plex
Generation
FirePro
Professionelle
Typ
Desktop
PCIe 2.0 x16
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16

Taktraten

-
Basis-Takt
-
-
Boost-Takt
-
750 MHz
Speichertakt
1500 MHz

Speicher

6GB
Speichergröße
4GB
GDDR5
Speichertyp
GDDR5
384bit
Speicherbus
128bit
144.0GB/s
Bandbreite
96.00GB/s

Render-Konfiguration

16
SM-Anzahl
-
-
Einheiten berechnen
12
512
Shading-Einheiten
768
64
TMUs
48
48
ROPs
16
-
Tensor-Kerne
-
-
RT-Kerne
-
64 KB (per SM)
L1-Cache
16 KB (per CU)
768 KB
L2-Cache
256 KB

Theoretische Leistung

18.37 GPixel/s
Pixeltakt
14.88 GPixel/s
36.74 GTexel/s
Texture-Takt
44.64 GTexel/s
-
FP16 (halbe Genauigkeit)
-
1176 GFLOPS
FP32 (Gleitkommazahl)
1428 GFLOPS
587.8 GFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
89.28 GFLOPS

Grafikprozessor

GF110
GPU-Name
Bonaire
-
GPU-Variante
Bonaire PRO GL
Fermi 2.0
Architektur
GCN 2.0
TSMC
Foundry
TSMC
40 nm
Prozessgröße
28 nm
3000 million
Transistoren
2080 million
520 mm²
Die-Größe
160 mm²

Board-Design

600W
TDP (Thermal Design Power)
50W
1000 W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
250 W
4x DVI 2x S-Video
Ausgänge
4x DisplayPort 1.2
-
Stromanschlüsse
None

Grafikfunktionen

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

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