Casa Confronto GPU NVIDIA L40 CNX vs NVIDIA Quadro M3000M

NVIDIA L40 CNX vs NVIDIA Quadro M3000M

Abbiamo confrontato due GPU Mercato professionale: 24GB VRAM L40 CNX e 4GB VRAM Quadro M3000M per vedere quale GPU ha migliori prestazioni nelle specifiche chiave, nei test benchmark, nel consumo energetico, ecc.

Principali differenze

NVIDIA L40 CNX Vantaggi
Rilasciato 7 anni e 2 mesi in ritardo
Boost Clock2475MHz
Più VRAM (24GB vs 4GB)
Banda VRAM più elevata (864.0GB/s vs 160.4GB/s)
17152 core di rendering aggiuntivi
NVIDIA Quadro M3000M Vantaggi
Potenza termica inferiore (75W vs 300W)

Punteggio

Benchmark

FP32 (virgola mobile)
L40 CNX +4084%
89.97 TFLOPS
Quadro M3000M
2.15 TFLOPS
VS

Scheda grafica

ott 2022
Data di rilascio
ago 2015
Tesla Ada
Generazione
Quadro Mobile
Professional
Tipo
Professional
PCIe 4.0 x16
Interfaccia bus
PCIe 3.0 x16

Velocità di clock

1005 MHz
Clock base
-
2475 MHz
Boost Clock
-
2250 MHz
Clock memoria
1253 MHz

Memoria

24GB
Dimensione memoria
4GB
GDDR6
Tipo di memoria
GDDR5
384bit
Bus memoria
256bit
864.0GB/s
Larghezza di banda
160.4GB/s

Configurazione del rendering

-
-
-
142
Conteggio SM
-
18176
Unità di ombreggiatura
1024
568
TMUs
64
192
ROPs
32
568
Core Tensor
-
142
Core RT
-
128 KB (per SM)
Cache L1
48 KB (per SMM)
48 MB
Cache L2
2 MB
-
-
-

Prestazioni teoriche

475.2 GPixel/s
Tasso di pixel
33.60 GPixel/s
1406 GTexel/s
Tasso di texture
67.20 GTexel/s
89.97 TFLOPS
FP16 (metà)
-
89.97 TFLOPS
FP32 (float)
2.150 TFLOPS
1406 GFLOPS
FP64 (doppio)
67.20 GFLOPS

Design della scheda

300W
TDP
75W
700 W
PSU suggerito
-
1x HDMI 2.1 3x DisplayPort 1.4a
Uscite
No outputs
1x 16-pin
Connettori di alimentazione
None

Processore grafico

AD102
Nome GPU
GM204
AD102-???-A1
Variante GPU
N16E-Q1-A1
Ada Lovelace
Architettura
Maxwell 2.0
TSMC
Fonderia
TSMC
4 nm
Dimensione del processo
28 nm
76.3 miliardo
Transistor
5.2 miliardo
608 mm²
Dimensione del dado
398 mm²

Funzionalità grafiche

12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 (12_1)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
Vulkan
1.3
8.9
CUDA
5.2
6.6
Modello Shader
6.4

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