الرئيسية مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية AMD Radeon Instinct MI100 vs NVIDIA RTX A500 Embedded

AMD Radeon Instinct MI100 vs NVIDIA RTX A500 Embedded

قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 32GB VRAM Radeon Instinct MI100 و 4GB VRAM RTX A500 Embedded لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.

الاختلافات الرئيسية

AMD Radeon Instinct MI100 مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 13% (1502MHz vs 1335MHz)
المزيد من VRAM (32GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (1229GB/s vs 96.00GB/s)
5632 نوى تقديم إضافية
NVIDIA RTX A500 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنواتو 4 شهرًا متأخرًا
TDP أقل (20W vs 300W)

النقاط

اختبار الأداء

FP32 (نقطة عائمة)
Radeon Instinct MI100 +321%
23.07 TFLOPS
RTX A500 Embedded
5.468 TFLOPS

بطاقة الرسومات

نوفمبر 2020
تاريخ الإصدار
مارس 2022
Radeon Instinct
الجيل
Quadro Ampere-M
محترف
النوع
محترف
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x8

سرعات الساعة

1000 MHz
ساعة القاعدة
435 MHz
1502 MHz
ساعة الزيادة
1335 MHz
1200 MHz
ساعة الذاكرة
1500 MHz

الذاكرة

32GB
حجم الذاكرة
4GB
HBM2
نوع الذاكرة
GDDR6
4096bit
حافلة الذاكرة
64bit
1229GB/s
النطاق الترددي
96.00GB/s

تكوين العرض

120
وحدات الحساب
-
-
عدد وحدات SM
16
7680
وحدات الظلال
2048
480
TMUs
64
64
ROPs
32
-
نوى التوتير
64
-
نوى RT
16
16 KB (per CU)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
8 MB
التخزين المؤقت L2
2 MB
-
-
-

الأداء النظري

96.13 GPixel/s
معدل البكسل
42.72 GPixel/s
721.0 GTexel/s
معدل القوام
85.44 GTexel/s
184.6 TFLOPS
FP16 (نصف)
5.468 TFLOPS
23.07 TFLOPS
FP32 (عائم)
5.468 TFLOPS
11.54 TFLOPS
FP64 (مزدوج)
85.44 GFLOPS

تصميم اللوحة

300W
قدرة التصميم الحراري
20W
700 W
مزود الطاقة المقترح
-
No outputs
المخرجات
Portable Device Dependent
2x 8-pin
موصلات الطاقة
None

معالج الرسومات

Arcturus
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107S
Arcturus XL
المتغير GPU
-
CDNA 1.0
الهندسة المعمارية
Ampere
TSMC
المصهر
Samsung
7 nm
حجم العملية
8 nm
25.6 مليار
الترانزستورات
8.7 مليار
750 mm²
حجم القطعة
200 mm²

ميزات الرسومات

N/A
DirectX
12 Ultimate (12_2)
N/A
OpenGL
4.6
2.1
OpenCL
3.0
N/A
فولكان
1.3
-
CUDA
8.6
N/A
نموذج الشيدر
6.7
© 2025 - TopCPU.net