Accueil / Comparaison des GPU / AMD Radeon RX 570 ou NVIDIA GeForce GTX 1650: Ce qui est mieux?

AMD Radeon RX 570
vs
NVIDIA GeForce GTX 1650

AMD Radeon RX 570
vs
NVIDIA GeForce GTX 1650

Résultat de la comparaison des GPU

Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de AMD Radeon RX 570 et NVIDIA GeForce GTX 1650 cartes vidéo basées sur des caractéristiques de performances clés, ainsi que sur la consommation d'énergie et bien plus encore.

Avantages

AMD Radeon RX 570
AMD Radeon RX 570
AMD Radeon RX 570
  • Plus haut Bande Passante: 224.0 GB/s (224.0 GB/s vs 128.1 GB/s)
  • Plus Unités d'Ombrage: 2048 (2048 vs 896)
NVIDIA GeForce GTX 1650
NVIDIA GeForce GTX 1650
NVIDIA GeForce GTX 1650
  • Plus haut Horloge Boost: 1665MHz (1244MHz vs 1665MHz)
  • Plus récent Date de lancement: April 2019 (April 2017 vs April 2019)

Basique

AMD
Nom de l'étiquette
NVIDIA
April 2017
Date de lancement
April 2019
Desktop
Plate-forme
Desktop
Radeon RX 570
Nom du modèle
GeForce GTX 1650
Polaris
Génération
GeForce 16
1168MHz
Horloge de base
1485MHz
1244MHz
Horloge Boost
1665MHz
PCIe 3.0 x16
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
5,700 million
Transistors
4,700 million
32
Unités de calcul
-
128
TMUs
?
Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.
56
GlobalFoundries
Fonderie
TSMC
14 nm
Taille de processus
12 nm
GCN 4.0
Architecture
Turing

Spécifications de la mémoire

4GB
Taille de Mémoire
4GB
GDDR5
Type de Mémoire
GDDR5
256bit
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
128bit
1750MHz
Horloge Mémoire
2001MHz
224.0 GB/s
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
128.1 GB/s

Performance théorique

39.81 GPixel/s
Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
53.28 GPixel/s
159.2 GTexel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
93.24 GTexel/s
5.095 TFLOPS
FP16 (demi)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
5.967 TFLOPS
318.5 GFLOPS
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
93.24 GFLOPS
4.993 TFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
3.044 TFLOPS

Divers

-
Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
14
2048
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
896
16 KB (per CU)
Cache L1
64 KB (per SM)
2MB
Cache L2
1024KB
150W
TDP
75W
1.2
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.3
2.1
Version OpenCL
3.0
4.6
OpenGL
4.6
12 (12_0)
DirectX
12 (12_1)
-
CUDA
7.5
1x 6-pin
Connecteurs d'alimentation
None
6.4
Modèle de shader
6.6
32
ROPs
?
Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.
32
450W
Alimentation suggérée
250W

Benchmarks

Shadow of the Tomb Raider 2160p / fps
Radeon RX 570
18 +50%
GeForce GTX 1650
12
Shadow of the Tomb Raider 1440p / fps
Radeon RX 570
33 +22%
GeForce GTX 1650
27
Shadow of the Tomb Raider 1080p / fps
Radeon RX 570
51 +24%
GeForce GTX 1650
41
Battlefield 5 2160p / fps
Radeon RX 570
26 +24%
GeForce GTX 1650
21
Battlefield 5 1440p / fps
Radeon RX 570
50 +6%
GeForce GTX 1650
47
Battlefield 5 1080p / fps
Radeon RX 570
68 +6%
GeForce GTX 1650
64
GTA 5 2160p / fps
Radeon RX 570
31 +15%
GeForce GTX 1650
27
GTA 5 1440p / fps
Radeon RX 570
58 +100%
GeForce GTX 1650
29
GTA 5 1080p / fps
Radeon RX 570
102 +4%
GeForce GTX 1650
98
FP32 (flottant) / TFLOPS
Radeon RX 570
4.993 +64%
GeForce GTX 1650
3.044
3DMark Time Spy
Radeon RX 570
3953 +12%
GeForce GTX 1650
3521
Hashcat / H/s
Radeon RX 570
161084
GeForce GTX 1650
189947 +18%