AMD FirePro W7100
vs
NVIDIA Quadro P2200
vs
GPU-Vergleichsergebnis
Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse eines Vergleichs von
AMD FirePro W7100
und
NVIDIA Quadro P2200
Grafikkarten basierend auf wichtigen Leistungsmerkmalen sowie Stromverbrauch und vielem mehr.
Vorteile
- Größer Speichergröße: 8GB (8GB vs 5GB)
- Mehr Shading-Einheiten: 1792 (1792 vs 1280)
- Höher Bandbreite: 200.2 GB/s (160.0 GB/s vs 200.2 GB/s)
- Neuer Erscheinungsdatum: June 2019 (August 2014 vs June 2019)
Basic
AMD
Markenname
NVIDIA
August 2014
Erscheinungsdatum
June 2019
Desktop
Plattform
Professional
FirePro W7100
Modellname
Quadro P2200
FirePro
Generation
Quadro
-
Basis-Takt
1000MHz
-
Boost-Takt
1493MHz
PCIe 3.0 x16
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
5,000 million
Transistoren
4,400 million
28
Einheiten berechnen
-
112
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
80
TSMC
Foundry
TSMC
28 nm
Prozessgröße
16 nm
GCN 3.0
Architektur
Pascal
Speicherspezifikationen
8GB
Speichergröße
5GB
GDDR5
Speichertyp
GDDR5X
256bit
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
160bit
1250MHz
Speichertakt
1251MHz
160.0 GB/s
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
200.2 GB/s
Theoretische Leistung
29.44 GPixel/s
Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
59.72 GPixel/s
103.0 GTexel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
119.4 GTexel/s
3.297 TFLOPS
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
59.72 GFLOPS
206.1 GFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
119.4 GFLOPS
3.231
TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
3.898
TFLOPS
Verschiedenes
-
SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
10
1792
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
1280
16 KB (per CU)
L1-Cache
48 KB (per SM)
512KB
L2-Cache
1280KB
150W
TDP (Thermal Design Power)
75W
1.2
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
2.0
OpenCL-Version
3.0
4.6
OpenGL
4.6
-
CUDA
6.1
12 (12_0)
DirectX
12 (12_1)
1x 6-pin
Stromanschlüsse
None
32
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
40
6.3
Shader-Modell
6.4
450W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
250W
Benchmarks
FP32 (float)
/ TFLOPS
FirePro W7100
3.231
Quadro P2200
3.898
+21%
OpenCL
FirePro W7100
25000
Quadro P2200
32972
+32%
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<a href="https://cputronic.com/de/gpu/compare/amd-firepro-w7100-vs-nvidia-quadro-p2200" target="_blank">AMD FirePro W7100 vs NVIDIA Quadro P2200</a>