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

NVIDIA RTX A500 Embedded vs NVIDIA RTX A2000 Mobile

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

الاختلافات الرئيسية

NVIDIA RTX A500 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 11 شهرًا
TDP أقل (20W vs 95W)
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

النقاط

اختبار الأداء

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

بطاقة الرسومات

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

سرعات الساعة

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

الذاكرة

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

تكوين العرض

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

الأداء النظري

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

تصميم اللوحة

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

معالج الرسومات

GA107S
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107
-
-
-
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
6.7
نموذج الشيدر
6.8
© 2025 - TopCPU.net