Intel Arc Pro B70
vs
NVIDIA GeForce RTX 3090

vs
Grafikkartenvergleich Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090

GPU-Vergleichsergebnis

Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090: 32 GB und ECC gegen CUDA und hohe Leistung

Intel Arc Pro B70 bietet 32 GB Speicher, unterstützt ECC und hat einen Stromverbrauch von 230 W. Die GeForce RTX 3090 ist auf 24 GB beschränkt und benötigt etwa 350 W, ist jedoch deutlich schneller bei FP32, verfügt über einen breiteren Speicherbus und baut auf einem ausgereiften CUDA-Ökosystem auf.

Daher ist die neue Pro-Karte von Intel nicht automatisch ein Ersatz für den alten Flaggschiff von NVIDIA. Die Arc Pro B70 ist dort interessanter, wo das Volumen des Videospeichers, Zuverlässigkeit und Effizienz entscheidend sind. Die RTX 3090 bleibt in der Grafikbearbeitung, im Gaming und in den meisten berechneten Anwendungen, die bereits für NVIDIA optimiert sind, leistungsfähiger.

Hauptunterschiede

Merkmal Intel Arc Pro B70 NVIDIA GeForce RTX 3090
Architektur Xe2 Battlemage Ampere
Videospeicher 32 GB GDDR6 24 GB GDDR6X
ECC Unterstützt Nein
Speicherbandbreite 608 GB/s 936 GB/s
FP32-Leistung etwa 22,9 Teraflops etwa 35,6 Teraflops
Stromverbrauch 230 W 350 W
Schnittstelle PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16
AV1-Kodierung Ja Nein
Hauptanwendungsbereich Arbeitsstationen, KI, CAD Gaming, CUDA, Rendering

Die Anzahl der Rechenblöcke kann nicht direkt verglichen werden: Intel und NVIDIA verwenden unterschiedliche Architekturen und Berechnungsmethoden. In der Praxis ist das Volumen des Speichers, dessen Bandbreite, die Qualität der Treiber und die Unterstützung bestimmter Software entscheidender.

RTX 3090 deutlich schneller bei FP32

Bei der Spitzenleistung von FP32 überholt die RTX 3090 die Arc Pro B70 um etwa 55 %. Die Speicherbandbreite bei NVIDIA ist auch um mehr als das 1,5-fache höher: 936 gegenüber 608 GB/s.

Der Vorteil ist besonders bei Aufgaben deutlich, die CUDA, OptiX und hohe Speicherbandbreite gut nutzen:

  • GPU-Rendering;
  • Wissenschaftliche Berechnungen;
  • Verarbeitung großer Datenmengen;
  • Training und Inferenz von Modellen über CUDA;
  • Anwendungen, die für NVIDIA optimiert sind.

In Blender, OctaneRender und anderen beliebten GPU-Renderern bleibt die RTX 3090 der vorhersehbarere Beschleuniger. Das Alter der Karte spielt hier eine untergeordnete Rolle: Eine ausgereifte Software-Umgebung ist oft wichtiger als eine neuere Architektur.

32 GB Speicher - das Hauptargument der Arc Pro B70

Die Arc Pro B70 hat 8 GB mehr Videospeicher. Der Unterschied wird entscheidend, wenn ein Modell, eine Szene oder ein Ingenieurprojekt nicht in die 24 GB passt.

Das zusätzliche Volumen ist nützlich für:

  • Große Sprachmodelle;
  • Komplexe CAD-Projekte;
  • Schwere Szenen mit detaillierter Geometrie;
  • Texturen in hoher Auflösung;
  • Arbeiten mit mehreren Modellen gleichzeitig.

Wenn die Aufgabe das Limit der RTX 3090 übersteigt, verliert ihr Vorteil in der Rechenleistung an Bedeutung. Man muss einen Teil der Daten in den Systemspeicher auslagern, das Modell verkleinern oder die Qualität der Szene reduzieren.

Die B70 unterstützt auch ECC. Für Spiele ist das nicht entscheidend, aber bei langen Berechnungen erhöht die Fehlerkorrektur die Zuverlässigkeit. Die RTX 3090 bleibt eine Consumer-Karte und bietet keine vollständige ECC-Unterstützung.

Stromverbrauch und Kühlung

Die Arc Pro B70 ist für 230 W ausgelegt, die RTX 3090 für etwa 350 W. Der Unterschied von 120 W erleichtert die Kühlung, senkt die Anforderungen an das Netzteil und macht Intel bequemer für kompakte Arbeitsstationen.

In Konfigurationen mit mehreren Beschleunigern wird der Unterschied noch deutlicher. Drei Arc Pro B70 verbrauchen etwa 690 W - fast so viel wie zwei RTX 3090 mit insgesamt 700 W. Dabei erhält das Intel-System 96 GB Videospeicher gegenüber 48 GB bei einem Paar NVIDIA.

Die RTX 3090 erfordert ein geräumiges Gehäuse und eine starke Kühlung. Auf dem Sekundärmarkt kommt ein weiteres Risiko hinzu: Viele Exemplare könnten jahrelang unter hoher Last betrieben worden sein.

Künstliche Intelligenz: Speicher gegen Ökosystem

Spitzenwerte bei INT8 geben keinen vollständigen Einblick in die Geschwindigkeit der KI. Das Ergebnis hängt vom Modellformat, der Genauigkeit der Berechnungen, dem Framework, den verfügbaren Optimierungen und der Unterstützung einzelner Operatoren ab.

Die Arc Pro B70 ist auf OpenVINO, oneAPI und Intel Extension for PyTorch ausgerichtet. Sie ist besonders interessant für lokale Inferenz und Modelle, die nicht ausreichend mit 24 GB Speicher auskommen.

Die RTX 3090 gewinnt durch CUDA. Die meisten beliebten Machine-Learning-Tools sind in erster Linie für NVIDIA optimiert, sodass die Einrichtung normalerweise einfacher und die Leistung vorhersehbarer ist.

Die praktische Wahl sieht so aus:

  • RTX 3090 ist besser für fertige CUDA-Projekte;
  • Arc Pro B70 ist vorteilhafter für Modelle, die mehr als 24 GB VRAM benötigen;
  • B70 ist stärker bei langer Inferenz, wenn ECC und Energieeffizienz wichtig sind;
  • RTX 3090 ist vorzuziehen, wenn das Programm keinen ausgereiften Backend für Intel hat.

Rendering und professionelle Software

Die RTX 3090 bleibt beim Rendering dank CUDA, OptiX, hoher FP32-Leistung und schnellem GDDR6X-Speicher stärker. In den meisten beliebten Engines ist sie schneller und erfordert weniger Experimente mit den Einstellungen.

Der professionelle Status der Arc Pro B70 garantiert nicht von sich aus einen Vorteil. Er ist nur in Anwendungen wichtig, in denen der Intel-Treiber zertifiziert ist und die Software gut für Arc optimiert ist.

Die B70 macht Sinn für Ingenieuranwendungen, Arbeitsstationen und Projekte, die 32 GB, ECC oder mehrere vergleichsweise kostengünstige Beschleuniger benötigen. Für maximale Rendering-Geschwindigkeit bleibt die RTX 3090 vorzuziehen.

Spiele und Videoverarbeitung

Im Gaming hat die RTX 3090 eindeutig die Oberhand. Sie wurde als Flaggschiff der GeForce entwickelt, unterstützt DLSS und verfügt über ausgereiftere Gaming-Treiber. Die Arc Pro B70 kann Spiele ausführen, ist jedoch nicht auf dieses Gebiet spezialisiert.

Bei der Videoverarbeitung ist die Intel-Karte funktioneller. Sie unterstützt die Hardware-Kodierung und -Dekodierung von AV1, HEVC, H.264 und VP9. Die RTX 3090 kann AV1 dekodieren, ist jedoch nicht mit einem Hardware-AV1-Encoder ausgestattet.

Für Transkodierung, Streaming und den Export moderner Videos bietet die Arc Pro B70 einen aktuelleren Medienblock.

Was wählen

Die Intel Arc Pro B70 eignet sich besser, wenn benötigt wird:

  • 32 GB Videospeicher;
  • ECC-Unterstützung;
  • Hardware-Kodierung AV1;
  • Moderater Stromverbrauch;
  • Arbeiten über OpenVINO oder oneAPI;
  • System mit mehreren Beschleunigern.

Die GeForce RTX 3090 ist vorzuziehen, wenn wichtig sind:

  • CUDA und OptiX;
  • Hohe FP32-Leistung;
  • Schneller Speicher;
  • Blender und beliebte GPU-Renderer;
  • Spiele;
  • Breite Kompatibilität mit bestehender Software.

Fazit

Die GeForce RTX 3090 bleibt schneller im Rendering, im Gaming und in den meisten CUDA-Anwendungen. Ihre Stärken liegen in hoher Rechenleistung, Speicherbandbreite und einem ausgereiften Software-Ökosystem.

Die Intel Arc Pro B70 erfüllt andere Anforderungen. Sie bietet 32 GB Speicher, ECC, AV1-Kodierung und einen Stromverbrauch, der 120 W niedriger ist. Dies macht sie praktischer für große Modelle, Ingenieurprojekte, lange Inferenz und Mehrkarten-Systeme.

Die Wahl hängt nicht nur von der Geschwindigkeit und dem Speicherumfang ab. Die Hauptfrage ist, ob die verwendete Software Intel ebenso gut unterstützt wie NVIDIA. Für CUDA, OptiX und Spiele ist die RTX 3090 vernünftiger. Für Aufgaben, die in 24 GB eng werden, oder für die ECC und Effizienz wichtig sind, erscheint die Arc Pro B70 überzeugender.

Vorteile

  • Höher Boost-Takt: 2800 MHz (2800 MHz vs 1695MHz)
  • Größer Speichergröße: 32GB (32GB vs 24GB)
  • Neuer Erscheinungsdatum: March 2026 (March 2026 vs September 2020)
  • Höher Bandbreite: 936.2 GB/s (608.0GB/s vs 936.2 GB/s)
  • Mehr Shading-Einheiten: 10496 (4096 vs 10496)

Basic

Intel
Markenname
NVIDIA
March 2026
Erscheinungsdatum
September 2020
Desktop
Plattform
Desktop
Arc Pro B70
Modellname
GeForce RTX 3090
Battlemage
Generation
GeForce 30
2280 MHz
Basis-Takt
1395MHz
2800 MHz
Boost-Takt
1695MHz
PCIe 5.0 x16
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x16
Unknown
Transistoren
28,300 million
32
RT-Kerne
82
-
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
328
256
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.
328
TSMC
Foundry
Samsung
5 nm
Prozessgröße
8 nm
Xe2-HPG
Architektur
Ampere

Speicherspezifikationen

32GB
Speichergröße
24GB
GDDR6
Speichertyp
GDDR6X
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.
384bit
2375 MHz
Speichertakt
1219MHz
608.0GB/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.
936.2 GB/s

Anzeige und Medien

1x HDMI 2.1a
3x DisplayPort 2.1
Ausgänge
1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 1.4a

Theoretische Leistung

358.4 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.
189.8 GPixel/s
716.8 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.
556.0 GTexel/s
45.88 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.
35.58 TFLOPS
2.867 TFLOPS
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.
556.0 GFLOPS
23.399 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.
34.868 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.
82
4096
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.
10496
-
L1-Cache
128 KB (per SM)
16 MB
L2-Cache
6MB
230W
TDP (Thermal Design Power)
350W
1.4
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
3.0
OpenCL-Version
3.0
4.6
OpenGL
4.6
-
CUDA
8.6
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
1x 8-pin
Stromanschlüsse
1x 12-pin
128
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.
112
6.6
Shader-Modell
6.6
550 W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
750W

Benchmarks

FP32 (float) / TFLOPS
Arc Pro B70
23.399
GeForce RTX 3090
34.868 +49%
Blender
Arc Pro B70
2503.28
GeForce RTX 3090
5266.54 +110%