الرئيسية مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية NVIDIA RTX A5500 Mobile vs NVIDIA RTX A1000 Embedded

NVIDIA RTX A5500 Mobile vs NVIDIA RTX A1000 Embedded

قمنا بمقارنة بين بطاقتي السوق المهني: 16GB VRAM RTX A5500 Mobile و 4GB VRAM RTX A1000 Embedded لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.

الاختلافات الرئيسية

NVIDIA RTX A5500 Mobile مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
المزيد من VRAM (16GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (512.0GB/s vs 224.0GB/s)
5376 نوى تقديم إضافية
NVIDIA RTX A1000 Embedded مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 8% (1627MHz vs 1500MHz)
TDP أقل (60W vs 165W)

النقاط

اختبار الأداء

FP32 (نقطة عائمة)
RTX A5500 Mobile +234%
22.27 TFLOPS
RTX A1000 Embedded
6.664 TFLOPS
خلاط
RTX A5500 Mobile +157%
3342
RTX A1000 Embedded
1297

بطاقة الرسومات

مارس 2022
تاريخ الإصدار
يناير 2022
Ampere-MW
الجيل
Quadro Mobile
محترف
النوع
محترف
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 4.0 x16

سرعات الساعة

975 MHz
ساعة القاعدة
1192 MHz
1500 MHz
ساعة الزيادة
1627 MHz
2000 MHz
ساعة الذاكرة
1750 MHz

الذاكرة

16GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
256bit
حافلة الذاكرة
128bit
512.0GB/s
النطاق الترددي
224.0GB/s

تكوين العرض

-
-
-
58
عدد وحدات SM
16
7424
وحدات الظلال
2048
232
TMUs
64
96
ROPs
48
232
نوى التوتير
64
58
نوى RT
16
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
128 KB (per SM)
4 MB
التخزين المؤقت L2
2 MB
-
-
-

الأداء النظري

144.0 GPixel/s
معدل البكسل
78.10 GPixel/s
348.0 GTexel/s
معدل القوام
104.1 GTexel/s
22.27 TFLOPS
FP16 (نصف)
6.664 TFLOPS
22.27 TFLOPS
FP32 (عائم)
6.664 TFLOPS
348.0 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
104.1 GFLOPS

تصميم اللوحة

165W
قدرة التصميم الحراري
60W
-
-
-
Portable Device Dependent
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
None

معالج الرسومات

GA103
اسم وحدة معالجة الرسومات
GA107S
-
-
-
Ampere
الهندسة المعمارية
Ampere
Samsung
المصهر
Samsung
8 nm
حجم العملية
8 nm
22 مليار
الترانزستورات
غير معروف
496 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
1.3
8.6
CUDA
8.6
6.8
نموذج الشيدر
6.6
© 2025 - TopCPU.net