NVIDIA GeForce GT 1030 vs NVIDIA GeForce GTX 560
GPU-Vergleichsergebnis
Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse eines Vergleichs von
NVIDIA GeForce GT 1030
und
NVIDIA GeForce GTX 560
Grafikkarten basierend auf wichtigen Leistungsmerkmalen sowie Stromverbrauch und vielem mehr.
Vorteile
- Größer Speichergröße: 2GB (2GB vs 1024MB)
- Mehr Shading-Einheiten: 384 (384 vs 336)
- Neuer Erscheinungsdatum: May 2017 (May 2017 vs May 2011)
- Höher Bandbreite: 128.0 GB/s (48.06 GB/s vs 128.0 GB/s)
Basic
NVIDIA
Markenname
NVIDIA
May 2017
Erscheinungsdatum
May 2011
Desktop
Plattform
Desktop
GeForce GT 1030
Modellname
GeForce GTX 560
GeForce 10
Generation
GeForce 500
1228MHz
Basis-Takt
-
1468MHz
Boost-Takt
-
PCIe 3.0 x4
Bus-Schnittstelle
PCIe 2.0 x16
1,800 million
Transistoren
1,950 million
24
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.
56
Samsung
Foundry
TSMC
14 nm
Prozessgröße
40 nm
Pascal
Architektur
Fermi 2.0
Speicherspezifikationen
2GB
Speichergröße
1024MB
GDDR5
Speichertyp
GDDR5
64bit
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.
256bit
1502MHz
Speichertakt
1000MHz
48.06 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.
128.0 GB/s
Theoretische Leistung
23.49 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.
11.34 GPixel/s
35.23 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.
45.36 GTexel/s
17.62 GFLOPS
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.
-
35.23 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.
90.72 GFLOPS
1.104
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.
1.067
TFLOPS
Verschiedenes
3
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.
7
384
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.
336
48 KB (per SM)
L1-Cache
64 KB (per SM)
512KB
L2-Cache
512KB
30W
TDP (Thermal Design Power)
150W
1.3
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.
N/A
3.0
OpenCL-Version
1.1
4.6
OpenGL
4.6
12 (12_1)
DirectX
12 (11_0)
6.1
CUDA
2.1
None
Stromanschlüsse
2x 6-pin
16
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.
32
6.4
Shader-Modell
5.1
200W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
450W
Benchmarks
FP32 (float)
/ TFLOPS
GeForce GT 1030
1.104
+3%
GeForce GTX 560
1.067
Hashcat
/ H/s
GeForce GT 1030
53248
+69%
GeForce GTX 560
31509
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