Casa Confronto GPU NVIDIA Quadro M6000 24 GB vs NVIDIA Tesla M2070 Q

NVIDIA Quadro M6000 24 GB vs NVIDIA Tesla M2070 Q

Abbiamo confrontato due GPU Mercato professionale: 24GB VRAM Quadro M6000 24 GB e 6GB VRAM Tesla M2070 Q per vedere quale GPU ha migliori prestazioni nelle specifiche chiave, nei test benchmark, nel consumo energetico, ecc.

Principali differenze

NVIDIA Quadro M6000 24 GB Vantaggi
Rilasciato 4 anni e 8 mesi in ritardo
Boost Clock1114MHz
Più VRAM (24GB vs 6GB)
Banda VRAM più elevata (317.4GB/s vs 150.3GB/s)
2624 core di rendering aggiuntivi
NVIDIA Tesla M2070 Q Vantaggi
Potenza termica inferiore (225W vs 250W)

Punteggio

Benchmark

FP32 (virgola mobile)
Quadro M6000 24 GB +565%
6.844 TFLOPS
Tesla M2070 Q
1.028 TFLOPS
VS

Scheda grafica

mar 2016
Data di rilascio
lug 2011
Quadro
Generazione
Tesla
Professional
Tipo
Professional
PCIe 3.0 x16
Interfaccia bus
PCIe 2.0 x16

Velocità di clock

988 MHz
Clock base
-
1114 MHz
Boost Clock
-
1653 MHz
Clock memoria
783 MHz

Memoria

24GB
Dimensione memoria
6GB
GDDR5
Tipo di memoria
GDDR5
384bit
Bus memoria
384bit
317.4GB/s
Larghezza di banda
150.3GB/s

Configurazione del rendering

-
-
-
-
Conteggio SM
14
3072
Unità di ombreggiatura
448
256
TMUs
56
96
ROPs
48
-
-
-
-
-
-
48 KB (per SMM)
Cache L1
64 KB (per SM)
3 MB
Cache L2
768 KB
-
-
-

Prestazioni teoriche

106.9 GPixel/s
Tasso di pixel
16.07 GPixel/s
285.2 GTexel/s
Tasso di texture
32.14 GTexel/s
-
-
-
6.844 TFLOPS
FP32 (float)
1028 GFLOPS
213.9 GFLOPS
FP64 (doppio)
513.9 GFLOPS

Design della scheda

250W
TDP
225W
600 W
PSU suggerito
550 W
1x DVI 4x DisplayPort 1.4a
Uscite
No outputs
1x 8-pin
Connettori di alimentazione
1x 6-pin + 1x 8-pin

Processore grafico

GM200
Nome GPU
GF100
GM200-880-A1
Variante GPU
GF100-876-A1
Maxwell 2.0
Architettura
Fermi
TSMC
Fonderia
TSMC
28 nm
Dimensione del processo
40 nm
8 miliardo
Transistor
3.1 miliardo
601 mm²
Dimensione del dado
529 mm²

Funzionalità grafiche

12 (12_1)
DirectX
12 (11_0)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
1.1
1.3
Vulkan
N/A
5.2
CUDA
2.0
6.4
Modello Shader
5.1

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