NVIDIA GRID K500
À propos du GPU
Le NVIDIA GRID K500 est un GPU de qualité professionnelle avec des caractéristiques impressionnantes qui en font un excellent choix pour une variété d'applications. Avec 4 Go de mémoire GDDR5, une horloge mémoire de 1250 MHz et 1536 unités de ombrage, ce GPU offre des performances élevées et une efficacité pour des charges de travail exigeantes.
L'une des caractéristiques remarquables du GRID K500 est sa performance théorique de 2,289 TFLOPS, ce qui le rend capable de gérer des tâches graphiques et computationnelles complexes avec facilité. Ce niveau de performance est particulièrement important pour les professionnels travaillant avec de gros ensembles de données, le rendu 3D et la virtualisation.
La consommation électrique de 225W du GRID K500 peut être élevée, mais elle est justifiée par le haut niveau de performance qu'elle offre. De plus, le cache L2 de 512 Ko contribue à améliorer la réactivité globale du système et à réduire la latence lors de tâches intensives du GPU.
En fin de compte, le NVIDIA GRID K500 est un choix solide pour les professionnels ayant besoin d'un GPU haute performance pour leur travail. Que vous soyez designer, ingénieur ou scientifique des données, la combinaison de la taille de la mémoire, du type de mémoire et des unités de ombrage du GRID K500 en fait une option fiable et puissante pour une large gamme d'applications. C'est un excellent investissement pour ceux qui ont besoin d'un GPU capable de gérer des charges de travail exigeantes sans compromettre les performances.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2014
Nom du modèle
GRID K500
Génération
GRID
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
4GB
Type de Mémoire
GDDR5
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
Horloge Mémoire
1250MHz
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.
160.0 GB/s
Performance théorique
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.
23.84 GPixel/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.
95.36 GTexel/s
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.
95.36 GFLOPS
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.
2.243
TFLOPS
Divers
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.
1536
Cache L1
16 KB (per SMX)
Cache L2
512KB
TDP
225W
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.
1.1
Version OpenCL
3.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
2.243
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS