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Comparación de GPU
NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB vs NVIDIA Quadro FX 470
NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB vs NVIDIA Quadro FX 470
VS
NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB
NVIDIA Quadro FX 470
Comparamos dos GPUs de mercado profesional: 32GB VRAM Tesla V100 SXM2 32 GB y 0System Shared VRAM Quadro FX 470 para ver qué GPU tiene un mejor rendimiento en especificaciones clave, pruebas de referencia, consumo de energía, etc.
Principales Diferencias
NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB Ventajas de
Lanzado 10 años y 6 meses tarde
Reloj de impulso1530MHz
5104 núcleos de renderizado adicionales
NVIDIA Quadro FX 470 Ventajas de
Menor TDP (38W vs 250W)
Puntuación
Prueba de rendimiento
FP32 (flotante)
Tesla V100 SXM2 32 GB
+34722%
15.67 TFLOPS
Quadro FX 470
0.045 TFLOPS
Tesla V100 SXM2 32 GB
VS
Quadro FX 470
Tarjeta gráfica
mar. 2018
Fecha de lanzamiento
sept. 2007
Tesla
Generación
Quadro FX
Profesional
Tipo
Profesional
PCIe 3.0 x16
Interfaz de bus
PCI
Velocidades de reloj
1290 MHz
Reloj base
-
1530 MHz
Reloj de impulso
-
876 MHz
Reloj de memoria
System Shared
Memoria
32GB
Tamaño de memoria
System Shared
HBM2
Tipo de memoria
System Shared
4096bit
Bus de memoria
System Shared
897.0GB/s
Ancho de banda
System Dependent
Config. renderizado
80
Cuenta de SM
1
-
Unidades de cálculo
-
5120
Unidades de sombreado
16
320
TMUs
8
128
ROPs
4
640
Núcleos tensor
-
-
Núcleos RT
-
128 KB (per SM)
Caché L1
-
6 MB
Caché L2
-
Rendimiento teórico
195.8 GPixel/s
Tasa de píxeles
2.320 GPixel/s
489.6 GTexel/s
Tasa de texturas
4.640 GTexel/s
31.33 TFLOPS
FP16 (mitad)
-
15.67 TFLOPS
FP32 (flotante)
44.80 GFLOPS
7.834 TFLOPS
FP64 (doble)
-
Procesador gráfico
GV100
Nombre GPU
C79
-
Variante GPU
-
Volta
Arquitectura
Tesla
TSMC
Fundición
-
12 nm
Tamaño proceso
65 nm
21.1 mil millones
Transistores
0.314 mil millones
815 mm²
Tamaño de dado
144 mm²
Diseño de placa
250W
TDP
38W
600 W
PSU sugerida
-
No outputs
Salidas
2x DVI
None
Conectores de alimentación
-
Funciones gráficas
12 (12_1)
DirectX
11.1 (10_0)
4.6
OpenGL
3.3
3.0
OpenCL
N/A
1.3
Vulkan
N/A
7.0
CUDA
-
6.6
Modelo de sombreado
4.0
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