الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
Moore Threads MTT S1000M vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation
Moore Threads MTT S1000M vs NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة سطح المكتب: 4GB VRAM Moore Threads MTT S1000M و 12GB VRAM RTX 3500 Embedded Ada Generation لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
Moore Threads MTT S1000M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (35W vs 100W)
NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 8 شهرًا
ساعة الزيادة2250MHz
المزيد من VRAM (12GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (432.0GB/s vs 224.0GB/s)
4096 نوى تقديم إضافية
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
Moore Threads MTT S1000M
2.048 TFLOPS
RTX 3500 Embedded Ada Generation
+1025%
23.04 TFLOPS
بطاقة الرسومات
يوليو 2022
تاريخ الإصدار
مارس 2023
MUSA-Chunxiao
الجيل
Quadro Ada-M
سطح المكتب
النوع
سطح المكتب
PCIe 4.0 x8
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
1000 MHz
ساعة القاعدة
1725 MHz
-
ساعة الزيادة
2250 MHz
1750 MHz
ساعة الذاكرة
2250 MHz
الذاكرة
4GB
حجم الذاكرة
12GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
128bit
حافلة الذاكرة
192bit
224.0GB/s
النطاق الترددي
432.0GB/s
تكوين العرض
8
وحدات الحساب
-
-
عدد وحدات SM
40
1024
وحدات الظلال
5120
64
TMUs
160
64
ROPs
64
-
نوى التوتير
160
-
نوى RT
40
-
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
1024 KB
التخزين المؤقت L2
48 MB
-
-
-
الأداء النظري
64.00 GPixel/s
معدل البكسل
144.0 GPixel/s
64.00 GTexel/s
معدل القوام
360.0 GTexel/s
4.096 TFLOPS
FP16 (نصف)
23.04 TFLOPS
2.048 TFLOPS
FP32 (عائم)
23.04 TFLOPS
32.00 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
360.0 GFLOPS
تصميم اللوحة
35W
قدرة التصميم الحراري
100W
200 W
مزود الطاقة المقترح
300 W
2x DisplayPort 1.2
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
MTT Gen 1
اسم وحدة معالجة الرسومات
AD104
-
-
-
MUSA-Chunxiao
الهندسة المعمارية
Ada Lovelace
TSMC
المصهر
TSMC
12 nm
حجم العملية
5 nm
غير معروف
الترانزستورات
35.8 مليار
غير معروف
حجم القطعة
294 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.4
فولكان
1.3
-
CUDA
8.9
6.5
نموذج الشيدر
6.7
