NVIDIA GeForce RTX 3050 6 GB vs AMD Radeon Vega 8
Résultat de la comparaison des GPU
Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA GeForce RTX 3050 6 GB et AMD Radeon Vega 8 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: 6GB (6GB vs System Shared)
- Plus haut Bande Passante: 168.0 GB/s (168.0 GB/s vs System Dependent)
- Plus Unités d'Ombrage: 2304 (2304 vs 512)
- Plus récent Date de lancement: February 2024 (February 2024 vs January 2021)
- Plus haut Horloge Boost: 2000MHz (1470MHz vs 2000MHz)
Basique
NVIDIA
Nom de l'étiquette
AMD
February 2024
Date de lancement
January 2021
Desktop
Plate-forme
Integrated
GeForce RTX 3050 6 GB
Nom du modèle
Radeon Vega 8
GeForce 30
Génération
Cezanne
1042MHz
Horloge de base
300MHz
1470MHz
Horloge Boost
2000MHz
PCIe 4.0 x8
Interface de bus
IGP
Spécifications de la mémoire
6GB
Taille de Mémoire
System Shared
GDDR6
Type de Mémoire
System Shared
96bit
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.
System Shared
1750MHz
Horloge Mémoire
SystemShared
168.0 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.
System Dependent
Performance théorique
47.04 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.
16.00 GPixel/s
105.8 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.
64.00 GTexel/s
6.774 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.
4.096 TFLOPS
105.8 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.
128.0 GFLOPS
6.909
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.
2.089
TFLOPS
Divers
18
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.
-
2304
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.
512
128 KB (per SM)
Cache L1
-
2MB
Cache L2
-
70W
TDP
45W
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.
1.2
3.0
Version OpenCL
2.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
GeForce RTX 3050 6 GB
6.909
+231%
Radeon Vega 8
2.089
