NVIDIA GeForce RTX 2060 12 GB vs Intel Arc A770M
Résultat de la comparaison des GPU
Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA GeForce RTX 2060 12 GB et Intel Arc A770M cartes vidéo basées sur des caractéristiques de performances clés, ainsi que sur la consommation d'énergie et bien plus encore.
Avantages
- Plus grand Taille de Mémoire: 16GB (12GB vs 16GB)
- Plus haut Bande Passante: 512.0 GB/s (336.0 GB/s vs 512.0 GB/s)
- Plus Unités d'Ombrage: 4096 (2176 vs 4096)
- Plus récent Date de lancement: January 2022 (December 2021 vs January 2022)
Basique
NVIDIA
Nom de l'étiquette
Intel
December 2021
Date de lancement
January 2022
Desktop
Plate-forme
Mobile
GeForce RTX 2060 12 GB
Nom du modèle
Arc A770M
GeForce 20
Génération
Alchemist
1470MHz
Horloge de base
300MHz
1650MHz
Horloge Boost
1650MHz
PCIe 3.0 x16
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
10,800 million
Transistors
21,700 million
34
Cœurs RT
32
272
Cœurs de Tensor
?
Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.
-
136
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.
256
TSMC
Fonderie
TSMC
12 nm
Taille de processus
6 nm
Turing
Architecture
Generation 12.7
Spécifications de la mémoire
12GB
Taille de Mémoire
16GB
GDDR6
Type de Mémoire
GDDR6
192bit
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.
256bit
1750MHz
Horloge Mémoire
2000MHz
336.0 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.
512.0 GB/s
Performance théorique
79.20 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.
211.2 GPixel/s
224.4 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.
422.4 GTexel/s
14.36 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.
27.03 TFLOPS
224.4 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.
-
7.325
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.
13.25
TFLOPS
Divers
34
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.
-
2176
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.
4096
64 KB (per SM)
Cache L1
-
3MB
Cache L2
16MB
184W
TDP
120W
1.3
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
3.0
Version OpenCL
3.0
4.6
OpenGL
4.6
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
7.5
CUDA
-
1x 8-pin
Connecteurs d'alimentation
-
48
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.
128
6.6
Modèle de shader
6.6
450W
Alimentation suggérée
-
Benchmarks
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
GeForce RTX 2060 12 GB
7.325
Arc A770M
13.25
+81%
3DMark Time Spy
GeForce RTX 2060 12 GB
7866
Arc A770M
10469
+33%
Blender
GeForce RTX 2060 12 GB
1888
+32%
Arc A770M
1428
