NVIDIA Quadro RTX 5000 Mobile Refresh vs NVIDIA Quadro P1000

VS

NVIDIA Quadro RTX 5000 Mobile Refresh

NVIDIA Quadro P1000

주요 사양, 벤치마크 테스트, 전력 소비 등을 기준으로 두 개의 전문 시장 GPU를 비교했습니다. 16GB VRAM Quadro RTX 5000 Mobile Refresh과 4GB VRAM Quadro P1000

주요 차이점

NVIDIA Quadro RTX 5000 Mobile Refresh 의 장점

출시 3년 그리고 4개월 늦었습니다

부스트 클럭 의 성능이 4% 증가했습니다. (1545MHz 대 1480MHz)

더 많은 VRAM (16GB 대 4GB)

더 큰 VRAM 대역폭 (448.0GB/s 대 80.19GB/s)

2432 개의 추가 렌더링 코어

NVIDIA Quadro P1000 의 장점

낮은 TDP (47W 대 110W)

점수

벤치마크

FP32 (float)

Quadro RTX 5000 Mobile Refresh +401%

9.492 TFLOPS

Quadro P1000

1.894 TFLOPS

Blender

Quadro RTX 5000 Mobile Refresh +1309%

2185

Quadro P1000

155

OctaneBench

Quadro RTX 5000 Mobile Refresh +656%

242

Quadro P1000

32

Quadro RTX 5000 Mobile Refresh

VS

Quadro P1000

그래픽 카드

2020년6월

출시일

2017년2월

Quadro Mobile

세대

Quadro

전문

유형

전문

PCIe 3.0 x16

버스 인터페이스

PCIe 3.0 x16

클럭 속도

1035 MHz

기본 클럭

1266 MHz

1545 MHz

부스트 클럭

1480 MHz

1750 MHz

메모리 클럭

1253 MHz

메모리

16GB

메모리 크기

4GB

GDDR6

메모리 타입

GDDR5

256bit

메모리 버스

128bit

448.0GB/s

대역폭

80.19GB/s

렌더링 설정

-

48

스트림 프로세서 개수

5

3072

새딩 유닛

640

192

텍스처 매핑 유닛

40

64

렌더 출력 파이프라인

32

384

텐서 코어

-

48

레이 트레이싱 코어

-

64 KB (per SM)

L1 캐시

48 KB (per SM)

4 MB

L2 캐시

1024 KB

-

이론적 성능

98.88 GPixel/s

픽셀 속도

47.36 GPixel/s

296.6 GTexel/s

텍스처 속도

59.20 GTexel/s

18.98 TFLOPS

FP16 (반 정밀도)

29.60 GFLOPS

9.492 TFLOPS

FP32 (단 정밀도)

1.894 TFLOPS

296.6 GFLOPS

FP64 (배 정밀도)

59.20 GFLOPS

보드 디자인

110W

TDP

47W

-

권장 전원 공급 장치

200 W

No outputs

출력 포트

4x mini-DisplayPort 1.4a

None

전원 연결자

None

그래픽 프로세서

TU104B

GPU 이름

GP107

-

GPU 변형

GP107-860-A1

Turing

아키텍처

Pascal

TSMC

파운드리

Samsung

12 nm

제조 공정 크기

14 nm

136 억

트랜지스터

33 억

545 mm²

다이 크기

132 mm²

그래픽 기능

12 Ultimate (12_2)

DirectX

12 (12_1)

4.6

OpenGL

4.6

3.0

OpenCL

3.0

1.3

Vulkan

1.3

7.5

CUDA

6.1

6.6

쉐이더 모델

6.4

NVIDIA Quadro RTX 5000 Mobile Refresh vs NVIDIA Quadro P1000

주요 차이점

점수

벤치마크

그래픽 카드

클럭 속도

메모리

렌더링 설정

이론적 성능

보드 디자인

그래픽 프로세서

그래픽 기능

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