AMD Radeon Instinct MI25 vs NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

VS

AMD Radeon Instinct MI25

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

私たちは2つのプロフェッショナル市場向けのGPU：16GBのメモリを搭載した Radeon Instinct MI25 と 20GBのメモリを搭載した RTX 4000 SFF 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

AMD Radeon Instinct MI25 の利点

より大きなメモリ帯域幅 (436.2GB/s vs 280.0GB/s)

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation の利点

リリースが5年と 9 ヶ月遅れました

最大ブーストクロックは 4% 向上しました (1560MHz と 1500MHz)

より大きな VRAM (20GB vs 16GB)

追加されたレンダリングコア数は 2048個です

より低いTDP電力 (70W と 300W)

スコア

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)

Radeon Instinct MI25

12.29 TFLOPS

RTX 4000 SFF Ada Generation +55%

19.17 TFLOPS

Radeon Instinct MI25

VS

RTX 4000 SFF Ada Generation

グラフィックスカード

2017年6月

リリース日

2023年3月

Radeon Instinct

世代

Quadro Ada

プロフェッショナル

タイプ

プロフェッショナル

PCIe 3.0 x16

バスインターフェース

PCIe 4.0 x16

クロック速度

1400 MHz

ベースクロック

720 MHz

1500 MHz

ブーストクロック

1560 MHz

852 MHz

メモリクロック

1750 MHz

メモリ

16GB

メモリサイズ

20GB

HBM2

メモリタイプ

GDDR6

2048bit

メモリバス

160bit

436.2GB/s

帯域幅

280.0GB/s

レンダリング設定

64

計算ユニット

-

SM数

48

4096

シェーディングユニット

6144

256

TMU

192

64

ROP

80

-

テンソルコア

192

-

RTコア

48

16 KB (per CU)

L1キャッシュ

128 KB (per SM)

4 MB

L2キャッシュ

48 MB

-

理論的な性能

96.00 GPixel/s

ピクセルレート

124.8 GPixel/s

384.0 GTexel/s

テクスチャレート

299.5 GTexel/s

24.58 TFLOPS

FP16 (半精度)

19.17 TFLOPS

12.29 TFLOPS

FP32 (単精度)

19.17 TFLOPS

768.0 GFLOPS

FP64 (倍精度)

299.5 GFLOPS

ボード設計

300W

TDP

70W

700 W

推奨PSU

250 W

No outputs

出力

4x mini-DisplayPort 1.4a

2x 8-pin

電源コネクタ

None

グラフィックスプロセッサ

Vega 10

GPU名

AD104

Vega 10 XT GL (215-0894124)

GPUバリアント

-

GCN 5.0

アーキテクチャ

Ada Lovelace

GlobalFoundries

ファウンドリ

TSMC

14 nm

プロセスサイズ

5 nm

125 億

トランジスタ

358 億

495 mm²

ダイサイズ

294 mm²

グラフィックス機能

12 (12_1)

DirectX

12 Ultimate (12_2)

4.6

OpenGL

4.6

2.1

OpenCL

3.0

1.2

Vulkan

1.3

-

CUDA

8.9

6.4

シェーダモデル

6.7

AMD Radeon Instinct MI25 vs NVIDIA RTX 4000 SFF 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

ボード設計

グラフィックスプロセッサ

グラフィックス機能

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