NVIDIA Quadro Plex 7000
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Quadro Plex 7000 est une solution graphique professionnelle haute performance conçue pour des tâches de calcul visuel intensif. Avec une taille de mémoire de 6 Go et un type de mémoire de GDDR5, ce GPU offre un espace de stockage suffisant et un accès rapide aux données pour des applications de rendu et de simulation complexes. L'horloge mémoire de 750 MHz garantit un traitement rapide des données, tandis que les 512 unités d'ombrage et le cache L2 de 768 Ko contribuent à des capacités impressionnantes de rendu graphique et de calcul.
L'une des caractéristiques remarquables du GPU NVIDIA Quadro Plex 7000 est sa consommation d'énergie de 600W, ce qui indique un niveau élevé de consommation électrique. Cela est à prévoir pour un GPU professionnel de cette envergure, mais il est important que les utilisateurs veillent à disposer d'une alimentation électrique et d'un système de refroidissement capable de répondre à ces exigences.
La performance théorique de 1,176 TFLOPS atteste de la capacité du GPU à gérer des charges de travail exigeantes et à fournir une sortie visuelle de haute qualité. Cela en fait un choix adapté pour des tâches telles que la modélisation 3D, l'animation et les applications de réalité virtuelle.
Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA Quadro Plex 7000 est une solution haut de gamme pour les professionnels des industries telles que l'architecture, l'ingénierie, les médias et le divertissement, ainsi que la recherche scientifique. Bien qu'il ne soit peut-être pas nécessaire pour des besoins informatiques plus standard, pour ceux qui ont besoin de performances graphiques de pointe, ce GPU est un excellent choix.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2011
Nom du modèle
Quadro Plex 7000
Génération
Quadro Plex
Interface de bus
PCIe 2.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
6GB
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.
384bit
Horloge Mémoire
750MHz
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.
144.0 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.
18.37 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.
36.74 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.
587.8 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.
1.152
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.
16
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
64 KB (per SM)
Cache L2
768KB
TDP
600W
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.
N/A
Version OpenCL
1.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
1.152
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS