NVIDIA Quadro P1000 Mobile

NVIDIA Quadro P1000 Mobile

À propos du GPU

Le GPU mobile NVIDIA Quadro P1000 est une carte graphique de qualité professionnelle conçue pour les stations de travail mobiles. Avec une vitesse d'horloge de base de 1303 MHz, une vitesse d'horloge boost de 1519 MHz et 512 unités de ombrage, ce GPU offre des performances impressionnantes pour les applications professionnelles. Les 4 Go de mémoire GDDR5 associés à une vitesse d'horloge mémoire de 1502 MHz assurent des performances fluides et réactives lors de la manipulation de modèles 3D complexes, de gros ensembles de données et de textures haute résolution. De plus, le cache L2 de 1024 Ko aide à réduire la latence et à améliorer les vitesses d'accès à la mémoire, améliorant ainsi les performances globales. L'une des caractéristiques remarquables du Quadro P1000 est sa faible TDP de 40W, ce qui en fait une option économe en énergie pour les stations de travail mobiles sans compromis sur les performances. Cela permet une plus longue autonomie de la batterie et une réduction de la production de chaleur, en faisant un choix idéal pour les professionnels qui ont besoin de capacités graphiques puissantes en déplacement. Avec une performance théorique de 1,555 TFLOPS, le Quadro P1000 est capable de gérer des charges de travail professionnelles exigeantes, telles que le rendu 3D, la conception CAO et les simulations scientifiques. Ce GPU est idéal pour les professionnels des domaines tels que l'architecture, l'ingénierie et la création de contenu, qui ont besoin de performances graphiques fiables et efficaces pour leurs tâches quotidiennes. En fin de compte, le GPU mobile NVIDIA Quadro P1000 offre une combinaison convaincante de performances, d'efficacité énergétique et de fonctionnalités de qualité professionnelle, ce qui en fait un choix solide pour les stations de travail mobiles qui nécessitent des capacités graphiques puissantes.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
February 2017
Nom du modèle
Quadro P1000 Mobile
Génération
Quadro Mobile
Horloge de base
1303MHz
Horloge Boost
1519MHz
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.
128bit
Horloge Mémoire
1502MHz
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.
96.13 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.
24.30 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.
48.61 GTexel/s
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.
24.30 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.
48.61 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.
1.524 TFLOPS

Divers

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.
4
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
Cache L1
48 KB (per SM)
Cache L2
1024KB
TDP
40W
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
Version OpenCL
3.0

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
1.524 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
1.535 +0.7%
1.528 +0.3%
1.518 -0.4%
1.508 -1%