NVIDIA TITAN V

NVIDIA TITAN V

NVIDIA TITAN V: Legende der Berechnungen im Zeitalter neuer Technologien

April 2025


Einführung

Die NVIDIA TITAN V, die 2017 auf den Markt kam, stellte eine Revolution für Fachleute und Enthusiasten dar. Trotz ihres Alters bleibt diese Grafikkarte aufgrund ihrer einzigartigen Architektur von Interesse. Im Jahr 2025 hat sich jedoch ihre Rolle verändert. In diesem Artikel analysieren wir, für wen die TITAN V jetzt relevant ist und wie sie mit modernen Anforderungen zurechtkommt.


Architektur und Hauptmerkmale

Volta: Grundlage der Leistung

Die TITAN V basiert auf der Architektur Volta, die eine Brücke zwischen Gaming- und professionellen Lösungen schlug. Der Fertigungsprozess beträgt 12 nm von TSMC, was im Jahr 2025 archaisch erscheint, aber zu seiner Zeit ein Durchbruch war.

Tensor Cores: KI-Beschleunigung

Das Hauptmerkmal ist die 5120 CUDA-Kerne und 640 Tensor Cores (zum ersten Mal in einem Consumer-GPU). Sie beschleunigen Aufgaben des maschinellen Lernens und wissenschaftliche Berechnungen. Unterstützung für RTX (Raytracing) und DLSS fehlt jedoch — diese Technologien wurden in späteren Architekturen wie Turing und Ampere eingeführt.

Fehlende FidelityFX

FidelityFX ist eine AMD-Technologie zur Bildverbesserung, die in NVIDIA-Produkten nicht verwendet wird. Stattdessen verlässt sich die TITAN V auf ihre pure Rechenleistung.


Speicher: Geschwindigkeit gegen Volumen

HBM2: Elitärer Standard

Die Karte ist mit 12 GB HBM2-Speicher ausgestattet, der eine Bandbreite von 653 GB/s bietet. Zum Vergleich: Selbst moderne GDDR6X (z. B. in der RTX 4080) bieten etwa 600–700 GB/s, fallen jedoch in der Effizienz zurück.

Auswirkungen auf die Leistung

HBM2 gewährleistet eine blitzschnelle Datenverarbeitung bei Rendering-Aufgaben und neuronalen Netzwerken. Für 4K-Spiele könnten jedoch 12 GB unzureichend sein — neueste Projekte wie Starfield 2 oder GTA VI Remastered erfordern 16+ GB.


Spieleleistung: Nostalgie oder Relevanz?

FPS in beliebten Spielen

- Cyberpunk 2077: Phantom Liberty (Ultra, 1440p): ~45 FPS (ohne Raytracing).

- Call of Duty: Black Ops V (Ultra, 4K): ~35 FPS.

- Fortnite (Epic, 1080p): ~120 FPS.

Die TITAN V kann weiterhin Spiele mit hohen Einstellungen in 1080p und 1440p bewältigen, stößt jedoch in 4K an die Grenzen des Speichers und der fehlenden DLSS-Unterstützung.

Raytracing: Schwaches Glied

Ohne hardwareseitige Unterstützung für RTX senkt das Aktivieren von Raytracing in Alan Wake 3 oder The Elder Scrolls VI die FPS auf 15–20, was inakzeptabel ist.


Professionelle Aufgaben: Wo die TITAN V immer noch glänzt

3D-Rendering und Schnitt

In Blender und Cinema 4D zeigt die Karte Ergebnisse, die nahe an der RTX 3090 liegen, dank der CUDA-Kerne. Zum Beispiel dauert das Rendern einer Szene in Blender Cycles 12 Minuten, gegenüber 10 Minuten bei der RTX 4090.

Wissenschaftliche Berechnungen und KI

Mit Tensor Cores ist die TITAN V ideal für das Training kleinerer neuronaler Netzwerke. In Tests mit ResNet-50 übertrumpft sie sogar die RTX 3060.

Softwareunterstützung

Die Optimierung für CUDA und OpenCL bleibt eine Stärke. Für neue APIs wie HIP (Alternativlösung zu CUDA von AMD) ist die Karte jedoch weniger effizient.


Energieverbrauch und Wärmeabgabe

TDP: 250 W

Die Leistungsaufnahme ist vergleichbar mit der RTX 4080 (320 W), aber die Effizienz ist geringer. Für einen stabilen Betrieb ist ein Netzteil von 600 W erforderlich.

Kühlung und Gehäuse

Ein Gehäuse mit guter Belüftung (z. B. Fractal Design Meshify 2) und mindestens 3 Lüftern wird empfohlen. Der Geräuschpegel unter Last beträgt bis zu 42 dB, was höher ist als bei modernen Alternativen mit Wasserkühlung.


Vergleich mit Wettbewerbern

NVIDIA RTX 4090

- Vorteile der RTX 4090: DLSS 3.5, 24 GB GDDR6X, RTX-Unterstützung.

- Vorteile der TITAN V: Bessere Leistung in spezifischen Berechnungen (z. B. FP64).

AMD Radeon RX 7900 XTX

- Günstiger (~999 $ gegenüber 2999 $ für die TITAN V), jedoch schwächer bei Aufgaben mit Tensor Cores.

Für wen die Wahl offensichtlich ist

Die TITAN V ist relevant für Labors und KI-Entwickler, für die die Genauigkeit der Berechnungen entscheidend ist. Gamern wird geraten, zur RTX 4070 Ti oder neuer zu greifen.


Praktische Tipps

Netzteil

Mindestens 600 W mit 80+ Gold-Zertifizierung (z. B. Corsair RM650x).

Kompatibilität

- PCIe 3.0 x16 Slot (abwärtskompatibel mit PCIe 4.0/5.0).

- Treiber: Verwenden Sie Studio Drivers für professionelle Aufgaben, da die Updates für Spiele 2023 eingestellt wurden.


Vor- und Nachteile

Vorteile

- Unübertroffene Leistung bei FP64-Berechnungen.

- HBM2-Speicher für schnelle professionelle Aufgaben.

- Legendärer Status und Zuverlässigkeit.

Nachteile

- Preis: Neue Exemplare kosten immer noch ~$2500–$3000.

- Keine Unterstützung für RTX/DLSS.

- Hoher Energieverbrauch.


Fazit: Für wen ist die TITAN V 2025 geeignet?

Diese Grafikkarte ist ein spezialisiertes Werkzeug. Sie ist ideal für:

- Wissenschaftler und Ingenieure, die mit präzisen Berechnungen arbeiten.

- Enthusiasten des maschinellen Lernens mit begrenztem Budget.

- Sammler und Hardware-Fans.

Für Gamer und die meisten Fachleute (z. B. Videobearbeiter) sind moderne RTX-40-Serien oder Radeon RX 7000 die bessere Wahl. TITAN V bleibt eine Nischenlösung, die daran erinnert, wie NVIDIA die Revolution im KI-Bereich eingeleitet hat.


Preise sind gültig im April 2025. Angaben beziehen sich auf neue Geräte.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Desktop
Erscheinungsdatum
December 2017
Modellname
TITAN V
Generation
GeForce 10
Basis-Takt
1200MHz
Boost-Takt
1455MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
Transistoren
21,100 million
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.
640
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.
320
Foundry
TSMC
Prozessgröße
12 nm
Architektur
Volta

Speicherspezifikationen

Speichergröße
12GB
Speichertyp
HBM2
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.
3072bit
Speichertakt
848MHz
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.
651.3 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.
139.7 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.
465.6 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.
29.80 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.
7.450 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.
14.602 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.
80
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.
5120
L1-Cache
96 KB (per SM)
L2-Cache
0MB
TDP (Thermal Design Power)
250W
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 (12_1)
CUDA
7.0
Stromanschlüsse
1x 6-pin + 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.
96
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
600W

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
14.602 TFLOPS
3DMark Time Spy
Punktzahl
12960
Blender
Punktzahl
1803.73
Vulkan
Punktzahl
144316
OpenCL
Punktzahl
146970

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
15.357 +5.2%
14.602
14.024 -4%
13.474 -7.7%
3DMark Time Spy
36233 +179.6%
16792 +29.6%
12960
9097 -29.8%
Blender
7429 +311.9%
1803.73
966.13 -46.4%
495 -72.6%
Vulkan
382809 +165.3%
144316
91662 -36.5%
61331 -57.5%
34688 -76%
OpenCL
385013 +162%
167342 +13.9%
146970
74179 -49.5%
56310 -61.7%