NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation

Über GPU

Die NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation GPU ist eine beeindruckende Ergänzung der RTX-Serie und bietet leistungsstarke Leistung und fortschrittliche Funktionen für mobile Nutzer. Mit einer Basisuhr von 1290 MHz und einer Boost-Uhr von 1665 MHz liefert diese GPU außergewöhnliche Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit für anspruchsvolle Aufgaben wie Gaming, 3D-Rendering und Videobearbeitung. Eine der herausragenden Funktionen des RTX 4000 Mobile ist der großzügige 12GB GDDR6-Speicher, der ausreichend Platz für hochauflösende Texturen und komplexe Szenen bietet. Der Speichertakt von 2250MHz gewährleistet schnellen Zugriff auf diesen Speicher und verbessert die Gesamtleistung zusätzlich. Mit 7424 Shader-Einheiten und einem beachtlichen 48MB L2-Cache ist diese GPU hervorragend für komplexe Berechnungen und grafische Arbeitslasten geeignet. Trotz seiner beeindruckenden Leistung behält das RTX 4000 Mobile ein vernünftiges Energieprofil bei, mit einer TDP von 110W. Dies macht es für den Einsatz in einer Vielzahl von Laptops und mobilen Workstations geeignet, ohne die Akkulaufzeit zu beeinträchtigen oder übermäßige Hitze zu erzeugen. Insgesamt macht die theoretische Leistung von 24,72 TFLOPS die RTX 4000 Mobile Ada Generation GPU zu einer überzeugenden Wahl für Nutzer, die unterwegs leistungsstarke Grafikfunktionen benötigen. Egal ob für Gaming, Content-Erstellung oder professionelle Designarbeit, diese GPU bietet die Leistung und Effizienz, um anspruchsvolle Aufgaben mühelos zu bewältigen.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Mobile
Erscheinungsdatum
March 2023
Modellname
RTX 4000 Mobile Ada Generation
Generation
Quadro Ada-M
Basis-Takt
1290MHz
Boost-Takt
1665MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x16
Transistoren
35,800 million
RT-Kerne
58
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.
232
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.
232
Foundry
TSMC
Prozessgröße
5 nm
Architektur
Ada Lovelace

Speicherspezifikationen

Speichergröße
12GB
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.
192bit
Speichertakt
2250MHz
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.
432.0 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.
133.2 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.
386.3 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.
24.72 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.
386.3 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.
25.214 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.
58
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.
7424
L1-Cache
128 KB (per SM)
L2-Cache
48MB
TDP (Thermal Design Power)
110W
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
8.9
Stromanschlüsse
None
Shader-Modell
6.7
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.
80

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
25.214 TFLOPS
Blender
Punktzahl
5163

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
29.733 +17.9%
23.083 -8.5%
Blender
12832 +148.5%
1222 -76.3%
521 -89.9%
203 -96.1%