Intel Arc A580 vs NVIDIA GeForce GT 1010 DDR4
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة سطح المكتب: 8GB VRAM Arc A580 و 2GB VRAM GeForce GT 1010 DDR4 لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
Intel Arc A580 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 2 سنواتو 9 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 45% (2000MHz vs 1380MHz)
المزيد من VRAM (8GB vs 2GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (512.0GB/s vs 16.80GB/s)
2816 نوى تقديم إضافية
NVIDIA GeForce GT 1010 DDR4 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (20W vs 175W)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
Arc A580
+1640%
12.29 TFLOPS
GeForce GT 1010 DDR4
0.706 TFLOPS
3DMark Time Spy
Arc A580
+1899%
10855
GeForce GT 1010 DDR4
543
3DMark Time Spy Extreme
Arc A580
+3289%
5186
GeForce GT 1010 DDR4
153
بطاقة الرسومات
أكتوبر 2023
تاريخ الإصدار
يناير 2021
Alchemist(Arc 5)
الجيل
GeForce 10
سطح المكتب
النوع
سطح المكتب
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 3.0 x4
سرعات الساعة
1700 MHz
ساعة القاعدة
1152 MHz
2000 MHz
ساعة الزيادة
1380 MHz
2000 MHz
ساعة الذاكرة
1050 MHz
الذاكرة
8GB
حجم الذاكرة
2GB
GDDR6
نوع الذاكرة
DDR4
256bit
حافلة الذاكرة
64bit
512.0GB/s
النطاق الترددي
16.80GB/s
تكوين العرض
-
-
-
-
عدد وحدات SM
2
3072
وحدات الظلال
256
192
TMUs
16
96
ROPs
8
384
نوى التوتير
-
24
نوى RT
-
-
التخزين المؤقت L1
16 KB (per SM)
8 MB
التخزين المؤقت L2
256 KB
-
-
-
الأداء النظري
192.0 GPixel/s
معدل البكسل
11.04 GPixel/s
384.0 GTexel/s
معدل القوام
22.08 GTexel/s
24.58 TFLOPS
FP16 (نصف)
-
12.29 TFLOPS
FP32 (عائم)
706.6 GFLOPS
1.536 TFLOPS
FP64 (مزدوج)
29.44 GFLOPS
تصميم اللوحة
175W
قدرة التصميم الحراري
20W
450 W
مزود الطاقة المقترح
200 W
1x HDMI 2.13x DisplayPort 2.0
المخرجات
1x DVI
1x mini-HDMI 2.0
2x 8-pin
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
DG2-512
اسم وحدة معالجة الرسومات
GP108
ACM-G10
المتغير GPU
GP108-200-A1
Generation 12.7
الهندسة المعمارية
Pascal
TSMC
المصهر
Samsung
6 nm
حجم العملية
14 nm
21.7 مليار
الترانزستورات
1.8 مليار
406 mm²
حجم القطعة
74 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 (12_1)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
فولكان
1.3
-
CUDA
6.1
6.6
نموذج الشيدر
6.7
