الرئيسية مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية NVIDIA Quadro M3000M vs NVIDIA RTX A500 Mobile

NVIDIA Quadro M3000M vs NVIDIA RTX A500 Mobile

قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 4GB VRAM Quadro M3000M و 4GB VRAM RTX A500 Mobile لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.

الاختلافات الرئيسية

NVIDIA Quadro M3000M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (160.4GB/s vs 96.00GB/s)
NVIDIA RTX A500 Mobile مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 6 سنواتو 7 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة1537MHz
1024 نوى تقديم إضافية
TDP أقل (30W vs 75W)

النقاط

اختبار الأداء

FP32 (نقطة عائمة)
Quadro M3000M
2.15 TFLOPS
RTX A500 Mobile +192%
6.296 TFLOPS
3DMark Time Spy
Quadro M3000M
2016
RTX A500 Mobile +49%
3023
3DMark Time Spy Extreme
Quadro M3000M
941
RTX A500 Mobile +70%
1604

بطاقة الرسومات

أغسطس 2015
تاريخ الإصدار
مارس 2022
Quadro Mobile
الجيل
Ampere-MW
محترف
النوع
محترف
PCIe 3.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x8

سرعات الساعة

-
ساعة القاعدة
832 MHz
-
ساعة الزيادة
1537 MHz
1253 MHz
ساعة الذاكرة
1500 MHz

الذاكرة

4GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR5
نوع الذاكرة
GDDR6
256bit
حافلة الذاكرة
64bit
160.4GB/s
النطاق الترددي
96.00GB/s

تكوين العرض

-
-
-
-
عدد وحدات SM
16
1024
وحدات الظلال
2048
64
TMUs
64
32
ROPs
32
-
نوى التوتير
64
-
نوى RT
16
48 KB (per SMM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
2 MB
التخزين المؤقت L2
2 MB
-
-
-

الأداء النظري

33.60 GPixel/s
معدل البكسل
49.18 GPixel/s
67.20 GTexel/s
معدل القوام
98.37 GTexel/s
-
FP16 (نصف)
6.296 TFLOPS
2.150 TFLOPS
FP32 (عائم)
6.296 TFLOPS
67.20 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
98.37 GFLOPS

تصميم اللوحة

75W
قدرة التصميم الحراري
30W
-
-
-
No outputs
المخرجات
Portable Device Dependent
None
موصلات الطاقة
None

معالج الرسومات

GM204
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107S
N16E-Q1-A1
المتغير GPU
-
Maxwell 2.0
الهندسة المعمارية
Ampere
TSMC
المصهر
Samsung
28 nm
حجم العملية
8 nm
5.2 مليار
الترانزستورات
8.7 مليار
398 mm²
حجم القطعة
200 mm²

ميزات الرسومات

12 (12_1)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
فولكان
1.3
5.2
CUDA
8.6
6.4
نموذج الشيدر
6.8
© 2025 - TopCPU.net