الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA RTX A2000 Max-Q vs NVIDIA RTX 3500 Mobile Ada Generation
NVIDIA RTX A2000 Max-Q vs NVIDIA RTX 3500 Mobile Ada Generation
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 4GB VRAM RTX A2000 Max Q و 12GB VRAM RTX 3500 Mobile Ada Generation لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA RTX A2000 Max-Q مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (95W vs 100W)
NVIDIA RTX 3500 Mobile Ada Generation مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنواتو 11 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 28% (1545MHz vs 1207MHz)
المزيد من VRAM (12GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (432.0GB/s vs 176.0GB/s)
2560 نوى تقديم إضافية
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
RTX A2000 Max Q
6.18 TFLOPS
RTX 3500 Mobile Ada Generation
+155%
15.82 TFLOPS
بطاقة الرسومات
أبريل 2021
تاريخ الإصدار
مارس 2023
Ampere-MW
الجيل
Quadro Ada-M
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16
سرعات الساعة
682 MHz
ساعة القاعدة
1110 MHz
1207 MHz
ساعة الزيادة
1545 MHz
1375 MHz
ساعة الذاكرة
2250 MHz
الذاكرة
4GB
حجم الذاكرة
12GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
128bit
حافلة الذاكرة
192bit
176.0GB/s
النطاق الترددي
432.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
20
عدد وحدات SM
40
2560
وحدات الظلال
5120
80
TMUs
160
48
ROPs
64
80
نوى التوتير
160
20
نوى RT
40
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
2 MB
التخزين المؤقت L2
48 MB
-
-
-
الأداء النظري
57.94 GPixel/s
معدل البكسل
98.88 GPixel/s
96.56 GTexel/s
معدل القوام
247.2 GTexel/s
6.180 TFLOPS
FP16 (نصف)
15.82 TFLOPS
6.180 TFLOPS
FP32 (عائم)
15.82 TFLOPS
96.56 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
247.2 GFLOPS
تصميم اللوحة
95W
قدرة التصميم الحراري
100W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
Portable Device Dependent
None
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
GA107
اسم وحدة معالجة الرسومات
AD104
-
-
-
Ampere
الهندسة المعمارية
Ada Lovelace
Samsung
المصهر
TSMC
8 nm
حجم العملية
5 nm
8.7 مليار
الترانزستورات
35.8 مليار
200 mm²
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
1.3
فولكان
1.3
8.6
CUDA
8.9
6.8
نموذج الشيدر
6.7
