NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation vs AMD FirePro W5100
Comparamos dos GPUs de plataforma de escritorio: 12GB VRAM RTX 3500 Embedded Ada Generation y 4GB VRAM FirePro W5100 para ver qué GPU tiene un mejor rendimiento en especificaciones clave, pruebas de referencia, consumo de energía, etc.
Principales Diferencias
NVIDIA RTX 3500 Embedded Ada Generation Ventajas de
Lanzado 9 años tarde
Reloj de impulso2250MHz
Más VRAM (12GB vs 4GB)
Mayor ancho de banda de VRAM (432.0GB/s vs 96.00GB/s)
4352 núcleos de renderizado adicionales
AMD FirePro W5100 Ventajas de
Menor TDP (50W vs 100W)
Puntuación
Prueba de rendimiento
FP32 (flotante)
RTX 3500 Embedded Ada Generation
+1513%
23.04 TFLOPS
FirePro W5100
1.428 TFLOPS
Tarjeta gráfica
mar 2023
Fecha de lanzamiento
mar 2014
Quadro Ada-M
Generación
FirePro
Escritorio
Tipo
Escritorio
PCIe 4.0 x16
Interfaz de bus
PCIe 3.0 x16
Velocidades de reloj
1725 MHz
Reloj base
-
2250 MHz
Reloj de impulso
-
2250 MHz
Reloj de memoria
1500 MHz
Memoria
12GB
Tamaño de memoria
4GB
GDDR6
Tipo de memoria
GDDR5
192bit
Bus de memoria
128bit
432.0GB/s
Ancho de banda
96.00GB/s
Config. renderizado
-
Unidades de cálculo
12
40
Cuenta de SM
-
5120
Unidades de sombreado
768
160
TMUs
48
64
ROPs
16
160
Núcleos tensor
-
40
Núcleos RT
-
128 KB (per SM)
Caché L1
16 KB (per CU)
48 MB
Caché L2
256 KB
-
-
-
Rendimiento teórico
144.0 GPixel/s
Tasa de píxeles
14.88 GPixel/s
360.0 GTexel/s
Tasa de texturas
44.64 GTexel/s
23.04 TFLOPS
FP16 (mitad)
-
23.04 TFLOPS
FP32 (flotante)
1428 GFLOPS
360.0 GFLOPS
FP64 (doble)
89.28 GFLOPS
Diseño de placa
100W
TDP
50W
300 W
PSU sugerida
250 W
No outputs
Salidas
4x DisplayPort 1.2
None
Conectores de alimentación
None
Procesador gráfico
AD104
Nombre GPU
Bonaire
-
Variante GPU
Bonaire PRO GL
Ada Lovelace
Arquitectura
GCN 2.0
TSMC
Fundición
TSMC
5 nm
Tamaño proceso
28 nm
35.8 mil millones
Transistores
2.08 mil millones
294 mm²
Tamaño de dado
160 mm²
Funciones gráficas
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 (12_0)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
2.0
1.3
Vulkan
1.2
8.9
CUDA
-
6.7
Modelo de sombreado
6.3
