Casa Confronto GPU NVIDIA Quadro 5000M vs NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB

NVIDIA Quadro 5000M vs NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB

Abbiamo confrontato due GPU Mercato professionale: 1792MB VRAM Quadro 5000M e 32GB VRAM Tesla V100 PCIe 32 GB per vedere quale GPU ha migliori prestazioni nelle specifiche chiave, nei test benchmark, nel consumo energetico, ecc.

Principali differenze

NVIDIA Quadro 5000M Vantaggi
Potenza termica inferiore (100W vs 250W)
NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB Vantaggi
Rilasciato 7 anni e 8 mesi in ritardo
Boost Clock1380MHz
Più VRAM (32GB vs 1792GB)
Banda VRAM più elevata (897.0GB/s vs 76.80GB/s)
4800 core di rendering aggiuntivi

Punteggio

Benchmark

FP32 (virgola mobile)
Quadro 5000M
0.518 TFLOPS
Tesla V100 PCIe 32 GB +2627%
14.13 TFLOPS
VS

Scheda grafica

lug 2010
Data di rilascio
mar 2018
Quadro Mobile
Generazione
Tesla
Professional
Tipo
Professional
MXM-B (3.0)
Interfaccia bus
PCIe 3.0 x16

Velocità di clock

-
Clock base
1230 MHz
-
Boost Clock
1380 MHz
600 MHz
Clock memoria
876 MHz

Memoria

1792MB
Dimensione memoria
32GB
GDDR5
Tipo di memoria
HBM2
256bit
Bus memoria
4096bit
76.80GB/s
Larghezza di banda
897.0GB/s

Configurazione del rendering

-
-
-
10
Conteggio SM
80
320
Unità di ombreggiatura
5120
40
TMUs
320
32
ROPs
128
-
Core Tensor
640
-
-
-
64 KB (per SM)
Cache L1
128 KB (per SM)
512 KB
Cache L2
6 MB
-
-
-

Prestazioni teoriche

8.100 GPixel/s
Tasso di pixel
176.6 GPixel/s
16.20 GTexel/s
Tasso di texture
441.6 GTexel/s
-
FP16 (metà)
28.26 TFLOPS
518.4 GFLOPS
FP32 (float)
14.13 TFLOPS
-
FP64 (doppio)
7.066 TFLOPS

Design della scheda

100W
TDP
250W
-
PSU suggerito
600 W
No outputs
Uscite
No outputs
-
Connettori di alimentazione
2x 8-pin

Processore grafico

GF100
Nome GPU
GV100
N10E-GLM5-A3
Variante GPU
-
Fermi
Architettura
Volta
TSMC
Fonderia
TSMC
40 nm
Dimensione del processo
12 nm
3.1 miliardo
Transistor
21.1 miliardo
529 mm²
Dimensione del dado
815 mm²

Funzionalità grafiche

12 (11_0)
DirectX
12 (12_1)
4.6
OpenGL
4.6
1.1
OpenCL
3.0
N/A
Vulkan
1.3
2.0
CUDA
7.0
5.1
Modello Shader
6.6

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