NVIDIA GeForce GTX 1050 vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation

VS

NVIDIA GeForce GTX 1050 NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation

私たちは2つのデスクトッププラットフォーム向けのGPU：2GBのメモリを搭載した GeForce GTX 1050 と 12GBのメモリを搭載した RTX 3500 Embedded Ada Generation を比較しました。両方のグラフィックスカードの主な仕様、ベンチマークテスト、消費電力などの情報を確認できます。

主要な違い

NVIDIA GeForce GTX 1050 の利点

より低いTDP電力 (75W と 100W)

NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation の利点

リリースが6年と 5 ヶ月遅れました

最大ブーストクロックは 55% 向上しました (2250MHz と 1455MHz)

より大きな VRAM (12GB vs 2GB)

より大きなメモリ帯域幅 (432.0GB/s vs 112.1GB/s)

追加されたレンダリングコア数は 4480個です

スコア

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)

GeForce GTX 1050

1.862 TFLOPS

RTX 3500 Embedded Ada Generation +1137%

23.04 TFLOPS

GeForce GTX 1050

VS

RTX 3500 Embedded Ada Generation

グラフィックスカード

2016年10月

リリース日

2023年3月

GeForce 10

世代

Quadro Ada-M

デスクトップ

タイプ

デスクトップ

PCIe 3.0 x16

バスインターフェース

PCIe 4.0 x16

クロック速度

1354 MHz

ベースクロック

1725 MHz

1455 MHz

ブーストクロック

2250 MHz

1752 MHz

メモリクロック

2250 MHz

メモリ

2GB

メモリサイズ

12GB

GDDR5

メモリタイプ

GDDR6

128bit

メモリバス

192bit

112.1GB/s

帯域幅

432.0GB/s

レンダリング設定

5

SM数

40

-

計算ユニット

-

640

シェーディングユニット

5120

40

TMU

160

32

ROP

64

-

テンソルコア

160

-

RTコア

40

48 KB (per SM)

L1キャッシュ

128 KB (per SM)

1024 KB

L2キャッシュ

48 MB

理論的な性能

46.56 GPixel/s

ピクセルレート

144.0 GPixel/s

58.20 GTexel/s

テクスチャレート

360.0 GTexel/s

29.10 GFLOPS

FP16 (半精度)

23.04 TFLOPS

1.862 TFLOPS

FP32 (単精度)

23.04 TFLOPS

58.20 GFLOPS

FP64 (倍精度)

360.0 GFLOPS

グラフィックスプロセッサ

GP107

GPU名

AD104

GP107-300-A1

GPUバリアント

-

Pascal

アーキテクチャ

Ada Lovelace

Samsung

ファウンドリ

TSMC

14 nm

プロセスサイズ

5 nm

33 億

トランジスタ

358 億

132 mm²

ダイサイズ

294 mm²

ボード設計

75W

TDP

100W

250 W

推奨PSU

300 W

1x DVI 1x HDMI 2.0 1x DisplayPort 1.4a

出力

No outputs

None

電源コネクタ

None

グラフィックス機能

12 (12_1)

DirectX

12 Ultimate (12_2)

4.6

OpenGL

4.6

3.0

OpenCL

3.0

1.3

Vulkan

1.3

6.1

CUDA

8.9

6.4

シェーダモデル

6.7

NVIDIA GeForce GTX 1050 vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation

主要な違い

スコア

ベンチマーク

グラフィックスカード

クロック速度

メモリ

レンダリング設定

理論的な性能

グラフィックスプロセッサ

ボード設計

グラフィックス機能

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