NVIDIA GeForce RTX 3090
vs
NVIDIA RTX A4500

vs

Résultat de la comparaison des GPU

Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA GeForce RTX 3090 et NVIDIA RTX A4500 cartes vidéo basées sur des caractéristiques de performances clés, ainsi que sur la consommation d'énergie et bien plus encore.

Avantages

  • Plus haut Horloge Boost: 1695MHz (1695MHz vs 1650MHz)
  • Plus grand Taille de Mémoire: 24GB (24GB vs 20GB)
  • Plus haut Bande Passante: 936.2 GB/s (936.2 GB/s vs 640.0 GB/s)
  • Plus Unités d'Ombrage: 10496 (10496 vs 7168)
  • Plus récent Date de lancement: November 2021 (September 2020 vs November 2021)

Basique

NVIDIA
Nom de l'étiquette
NVIDIA
September 2020
Date de lancement
November 2021
Desktop
Plate-forme
Professional
GeForce RTX 3090
Nom du modèle
RTX A4500
GeForce 30
Génération
Quadro
1395MHz
Horloge de base
1050MHz
1695MHz
Horloge Boost
1650MHz
PCIe 4.0 x16
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
28,300 million
Transistors
28,300 million
82
Cœurs RT
56
328
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.
224
328
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.
224
Samsung
Fonderie
Samsung
8 nm
Taille de processus
8 nm
Ampere
Architecture
Ampere

Spécifications de la mémoire

24GB
Taille de Mémoire
20GB
GDDR6X
Type de Mémoire
GDDR6
384bit
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.
320bit
1219MHz
Horloge Mémoire
2000MHz
936.2 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.
640.0 GB/s

Affichage et multimédia

1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 1.4a
Sorties
4x DisplayPort 1.4a

Performance théorique

189.8 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.
158.4 GPixel/s
556.0 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.
369.6 GTexel/s
35.58 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.
23.65 TFLOPS
556.0 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.
739.2 GFLOPS
34.868 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.
23.177 TFLOPS

Divers

82
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.
56
10496
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.
7168
128 KB (per SM)
Cache L1
128 KB (per SM)
6MB
Cache L2
6MB
350W
TDP
200W
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
8.6
CUDA
8.6
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
1x 12-pin
Connecteurs d'alimentation
1x 8-pin
112
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.
96
6.6
Modèle de shader
6.6
750W
Alimentation suggérée
550W

Benchmarks

Shadow of the Tomb Raider 2160p / fps
GeForce RTX 3090
95 +44%
RTX A4500
66
Shadow of the Tomb Raider 1440p / fps
GeForce RTX 3090
157 +29%
RTX A4500
122
Shadow of the Tomb Raider 1080p / fps
GeForce RTX 3090
196 +9%
RTX A4500
179
FP32 (flottant) / TFLOPS
GeForce RTX 3090
34.868 +50%
RTX A4500
23.177
3DMark Steel Nomad
GeForce RTX 3090
5117 +61%
RTX A4500
3186
3DMark Time Spy
GeForce RTX 3090
19416 +48%
RTX A4500
13126
Blender
GeForce RTX 3090
5266.54 +50%
RTX A4500
3514.46
Vulkan
GeForce RTX 3090
170158 +32%
RTX A4500
128478
OpenCL
GeForce RTX 3090
194529 +36%
RTX A4500
143520