Startseite GPU-Vergleich NVIDIA GRID K2 vs NVIDIA Quadro P5000 Mobile

NVIDIA GRID K2 vs NVIDIA Quadro P5000 Mobile

Wir vergleichen zwei Professioneller Markt GPUs: GRID K2 mit 4GB VRAM und Quadro P5000 Mobile mit 16GB VRAM . Sie erfahren, welche GPU in wichtigen Spezifikationen, Benchmark-Tests, Stromverbrauch und mehr die bessere Leistung bietet.

Hauptunterschiede

NVIDIA Quadro P5000 MobileVorteil von
3 Jahre und 8 Monate später veröffentlicht
Boost-Takt 1582MHz
Mehr VRAM (16GB gegenüber 4GB)
Höhere VRAM-Bandbreite (192.3GB/s gegenüber 160.0GB/s)
512 zusätzliche Render-Kerne
Geringerer TDP (100W gegenüber 225W)

Punktzahl

Benchmark

FP32 Gleitkomma-Performance
GRID K2
2.289 TFLOPS
Quadro P5000 Mobile +183%
6.48 TFLOPS
VS

Grafikkarte

Mai 2013
Veröffentlichungsdatum
Jan 2017
GRID
Generation
Quadro Mobile
Professionelle
Typ
Professionelle
PCIe 3.0 x16
Bus-Schnittstelle
MXM-B (3.0)

Taktraten

-
Basis-Takt
1278MHz
-
Boost-Takt
1582MHz
1250MHz
Speichertakt
1502MHz

Speicher

4GB
Speichergröße
16GB
GDDR5
Speichertyp
GDDR5
256bit
Speicherbus
256bit
160.0GB/s
Bandbreite
192.3GB/s

Render-Konfiguration

-
SM-Anzahl
16
-
Einheiten berechnen
-
1536
Shading-Einheiten
2048
128
TMUs
128
32
ROPs
64
-
Tensor-Kerne
-
-
RT-Kerne
-
16 KB (per SMX)
L1-Cache
48 KB (per SM)
512KB
L2-Cache
2MB

Theoretische Leistung

23.84 GPixel/s
Pixeltakt
101.2 GPixel/s
95.36 GTexel/s
Texture-Takt
202.5 GTexel/s
-
FP16 (halbe Genauigkeit)
101.2 GFLOPS
2.289 TFLOPS
FP32 (Gleitkommazahl)
6.480 TFLOPS
95.36 GFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
202.5 GFLOPS

Grafikprozessor

GK104
GPU-Name
GP104
GK104-895-A2
GPU-Variante
N17E-Q5-A1
Kepler
Architektur
Pascal
TSMC
Foundry
TSMC
28 nm
Prozessgröße
16 nm
3540 million
Transistoren
7200 million
294mm²
Die-Größe
314mm²

Board-Design

225W
TDP (Thermal Design Power)
100W
550W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
-
No outputs
Ausgänge
No outputs
1x 6-pin + 1x 8-pin
Stromanschlüsse
None

Grafikfunktionen

12 (11_0)
DirectX
12 (12_1)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.2.175
Vulkan
1.3
3.0
CUDA
6.1
6.5 (5.1)
Shader-Modell
6.4

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