الرئيسية مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية NVIDIA RTX A2000 Mobile vs NVIDIA RTX A500 Embedded

NVIDIA RTX A2000 Mobile vs NVIDIA RTX A500 Embedded

قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 4GB VRAM RTX A2000 Mobile و 4GB VRAM RTX A500 Embedded لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.

الاختلافات الرئيسية

NVIDIA RTX A2000 Mobile مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 26% (1687MHz vs 1335MHz)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (192.0GB/s vs 96.00GB/s)
512 نوى تقديم إضافية
NVIDIA RTX A500 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 11 شهرًا
TDP أقل (20W vs 95W)

النقاط

اختبار الأداء

FP32 (نقطة عائمة)
RTX A2000 Mobile +57%
8.637 TFLOPS
RTX A500 Embedded
5.468 TFLOPS
3DMark Time Spy
RTX A2000 Mobile +87%
4917
RTX A500 Embedded
2628

بطاقة الرسومات

أبريل 2021
تاريخ الإصدار
مارس 2022
Ampere-MW
الجيل
Quadro Ampere-M
محترف
النوع
محترف
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x8

سرعات الساعة

1215 MHz
ساعة القاعدة
435 MHz
1687 MHz
ساعة الزيادة
1335 MHz
1500 MHz
ساعة الذاكرة
1500 MHz

الذاكرة

4GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
128bit
حافلة الذاكرة
64bit
192.0GB/s
النطاق الترددي
96.00GB/s

تكوين العرض

-
-
-
20
عدد وحدات SM
16
2560
وحدات الظلال
2048
80
TMUs
64
48
ROPs
32
80
نوى التوتير
64
20
نوى RT
16
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
2 MB
التخزين المؤقت L2
2 MB
-
-
-

الأداء النظري

80.98 GPixel/s
معدل البكسل
42.72 GPixel/s
135.0 GTexel/s
معدل القوام
85.44 GTexel/s
8.637 TFLOPS
FP16 (نصف)
5.468 TFLOPS
8.637 TFLOPS
FP32 (عائم)
5.468 TFLOPS
135.0 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
85.44 GFLOPS

تصميم اللوحة

95W
قدرة التصميم الحراري
20W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
Portable Device Dependent
None
موصلات الطاقة
None

معالج الرسومات

GA107
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107S
-
-
-
Ampere
الهندسة المعمارية
Ampere
Samsung
المصهر
Samsung
8 nm
حجم العملية
8 nm
8.7 مليار
الترانزستورات
8.7 مليار
200 mm²
حجم القطعة
200 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
8.6
6.8
نموذج الشيدر
6.7
© 2025 - TopCPU.net