NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2
Über GPU
Die NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 GPU stellt einen signifikanten Fortschritt in der mobilen Grafikleistung dar und ist eine spannende Option sowohl für Entwickler als auch für Gamer. Mit einem Basistakt von 930 MHz und einem bemerkenswerten Boost-Takt von 1680 MHz bietet diese GPU beeindruckende Rechenleistung. Die 16 GB GDDR6-Speicher kombiniert mit einem Speichertakt von 2250 MHz gewährleisten eine hohe Bandbreite für anspruchsvolle Anwendungen und ermöglichen eine nahtlose Leistung bei ressourcenintensiven Aufgaben wie Echtzeit-Raytracing und KI-gesteuerten Arbeitslasten.
Mit 9.728 Shading-Einheiten und einer robusten theoretischen Leistung von 33,344 TFLOPS glänzt die RTX 5000 in der Bereitstellung lebensechter Grafiken und komplexer Simulationen. Der 64 MB große L2-Cache verbessert die Effizienz und Reaktionsfähigkeit, was zu einem flüssigeren Gameplay und schnelleren Renderzeiten führt. Mit einer thermischen Verlustleistung (TDP) von 150 W findet die GPU ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieeffizienz, was sie gut geeignet für tragbare Systeme macht, ohne die Kapazität zu opfern.
Die Ada-Architektur bringt erhebliche Verbesserungen in der KI-Kompatibilität und hebt die Leistung insbesondere im modernen Gaming und in professionellen Anwendungen weiter an. Zusammenfassend ist die NVIDIA RTX 5000 Embedded Ada Generation X2 GPU eine formidable Wahl für alle, die Spitzenleistung auf mobilen Plattformen suchen und den Nutzern modernste Technologie bietet, die selbst die anspruchsvollsten Aufgaben mühelos bewältigen kann. Egal, ob Sie Entwickler sind, der die Grenzen des Renderings austesten möchte, oder ein Gamer, der nach lebensechten Bildern sucht – diese GPU enttäuscht nicht.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Mobile
Erscheinungsdatum
March 2023
Modellname
RTX 5000 Embedded Ada Generation X2
Generation
Quadro Ada-M
Basis-Takt
930 MHz
Boost-Takt
1680 MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x16
Transistoren
45.9 billion
RT-Kerne
76
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.
304
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.
304
Foundry
TSMC
Prozessgröße
5 nm
Architektur
Ada Lovelace
Speicherspezifikationen
Speichergröße
16GB
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
2250 MHz
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.
576.0GB/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.
188.2 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.
510.7 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.
32.69 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.
510.7 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.
33.344
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.
76
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.
9728
L1-Cache
128 KB (per SM)
L2-Cache
64 MB
TDP (Thermal Design Power)
150W
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
6.8
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
Benchmarks
FP32 (float)
Punktzahl
33.344
TFLOPS
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS