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