NVIDIA Tesla T4
vs
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation

vs

Résultat de la comparaison des GPU

Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA Tesla T4 et NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 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: 2505MHz (1590MHz vs 2505MHz)
  • Plus grand Taille de Mémoire: 48GB (16GB vs 48GB)
  • Plus haut Bande Passante: 960.0 GB/s (320.0 GB/s vs 960.0 GB/s)
  • Plus Unités d'Ombrage: 18176 (2560 vs 18176)
  • Plus récent Date de lancement: December 2022 (September 2018 vs December 2022)

Basique

NVIDIA
Nom de l'étiquette
NVIDIA
September 2018
Date de lancement
December 2022
Professional
Plate-forme
Desktop
Tesla T4
Nom du modèle
RTX 6000 Ada Generation
Tesla
Génération
Quadro Ada
585MHz
Horloge de base
915MHz
1590MHz
Horloge Boost
2505MHz
PCIe 3.0 x16
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
13,600 million
Transistors
76,300 million
40
Cœurs RT
142
320
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.
568
160
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.
568
TSMC
Fonderie
TSMC
12 nm
Taille de processus
4 nm
Turing
Architecture
Ada Lovelace

Spécifications de la mémoire

16GB
Taille de Mémoire
48GB
GDDR6
Type de Mémoire
GDDR6
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.
384bit
1250MHz
Horloge Mémoire
2500MHz
320.0 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.
960.0 GB/s

Affichage et multimédia

No outputs
Sorties
4x DisplayPort 1.4a

Performance théorique

101.8 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.
481.0 GPixel/s
254.4 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.
1423 GTexel/s
65.13 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.
91.06 TFLOPS
254.4 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.
1423 GFLOPS
8.304 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.
89.239 TFLOPS

Divers

40
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.
142
2560
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.
18176
64 KB (per SM)
Cache L1
128 KB (per SM)
4MB
Cache L2
96MB
70W
TDP
300W
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
7.5
CUDA
8.9
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
None
Connecteurs d'alimentation
1x 16-pin
64
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.
192
6.6
Modèle de shader
6.7
250W
Alimentation suggérée
700W

Benchmarks

FP32 (flottant) / TFLOPS
Tesla T4
8.304
RTX 6000 Ada Generation
89.239 +975%
Blender
Tesla T4
1693
RTX 6000 Ada Generation
11924 +604%
OctaneBench
Tesla T4
159
RTX 6000 Ada Generation
1114 +601%
OpenCL
Tesla T4
61276
RTX 6000 Ada Generation
274348 +348%