NVIDIA CMP 40HX

NVIDIA CMP 40HX

Über GPU

Die NVIDIA CMP 40HX GPU ist eine solide Wahl für jeden, der eine leistungsstarke und effiziente Mining-GPU benötigt. Mit einer Basisuhr von 1470MHz und einer Boost-Uhr von 1650MHz ist diese GPU in der Lage, auch die anspruchsvollsten Mining-Aufgaben mühelos zu bewältigen. Die 8GB GDDR6-Speicher mit einer Taktrate von 1750MHz sorgen für reibungslose und effiziente Leistung, selbst bei der Verarbeitung großer Datensätze. Die 2304 Shading-Einheiten und 4MB L2-Cache tragen zusätzlich zur Gesamtleistung des CMP 40HX bei und ermöglichen eine schnelle und präzise Verarbeitung komplexer Algorithmen. Die 185W TDP ist nicht nur handhabbar, sondern gewährleistet auch, dass die GPU effizient arbeitet, ohne zu viel Strom zu verbrauchen. Mit einer theoretischen Leistung von 7,603 TFLOPS ist der CMP 40HX mehr als in der Lage, eine Vielzahl von Mining-Workloads zu bewältigen, was ihn zu einer vielseitigen und zuverlässigen Option für Bergleute aller Erfahrungsstufen macht. Darüber hinaus lässt sich die Desktop-Plattform problemlos in bestehende Mining-Rigs integrieren, ohne Aufwand. Insgesamt ist die NVIDIA CMP 40HX GPU eine leistungsstarke und effiziente Lösung für jeden, der eine zuverlässige Mining-GPU benötigt. Mit ihren beeindruckenden Spezifikationen und ihrer soliden Leistung wird sie sicherlich auch den Anforderungen selbst der anspruchsvollsten Mining-Operationen gerecht.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Desktop
Erscheinungsdatum
February 2021
Modellname
CMP 40HX
Generation
Mining GPUs
Basis-Takt
1470MHz
Boost-Takt
1650MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
Transistoren
10,800 million
RT-Kerne
36
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.
288
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.
144
Foundry
TSMC
Prozessgröße
12 nm
Architektur
Turing

Speicherspezifikationen

Speichergröße
8GB
Speichertyp
GDDR6
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
Speichertakt
1750MHz
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.
448.0 GB/s

Theoretische Leistung

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.
105.6 GPixel/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.
237.6 GTexel/s
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.
15.21 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.
237.6 GFLOPS
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.
7.451 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.
36
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.
2304
L1-Cache
64 KB (per SM)
L2-Cache
4MB
TDP (Thermal Design Power)
185W
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
OpenCL-Version
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
7.5
Stromanschlüsse
1x 8-pin
Shader-Modell
6.6
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.
64
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
450W

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
7.451 TFLOPS
Blender
Punktzahl
1320
Vulkan
Punktzahl
60353
OpenCL
Punktzahl
97694

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
8.229 +10.4%
8.028 +7.7%
7.451
7.207 -3.3%
6.872 -7.8%
Blender
12832 +872.1%
2669 +102.2%
1320
521 -60.5%
203 -84.6%
Vulkan
141871 +135.1%
91662 +51.9%
60353
34633 -42.6%
15778 -73.9%
OpenCL
362331 +270.9%
149268 +52.8%
97694
66428 -32%
46137 -52.8%