NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

À propos du GPU

La carte graphique NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation est un puissant et impressionnant morceau de matériel pour un usage professionnel. Avec une fréquence de base de 720 MHz et une fréquence de boost de 1560 MHz, cette carte graphique offre des capacités de haute performance pour des applications professionnelles exigeantes. Les 20 Go de mémoire GDDR6 couplés à une fréquence de mémoire de 1750 MHz garantissent un fonctionnement fluide et efficace, même en cas de traitement de gros ensembles de données complexes. Les 6144 unités de shading et les 48 Mo de cache L2 contribuent également à la capacité de la carte graphique à gérer des charges de travail intensives, en en faisant un choix fiable pour les professionnels travaillant dans des domaines tels que la science des données, l'ingénierie et la création de contenu. Malgré ses impressionnantes performances, la carte graphique NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation reste économe en énergie, avec un TDP de 70W. Cela signifie qu'elle peut offrir des performances haut de gamme sans consommation excessive d'énergie, en en faisant un choix pratique pour une large gamme d'applications professionnelles. Avec une performance théorique de 19,17 TFLOPS, cette carte graphique est capable de gérer les tâches de calcul les plus exigeantes avec facilité. En général, la carte graphique NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation est un choix de premier ordre pour les professionnels à la recherche de solutions informatiques haute performance et économes en énergie.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
March 2023
Nom du modèle
RTX 4000 SFF Ada Generation
Génération
Quadro Ada
Horloge de base
720MHz
Horloge Boost
1560MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
20GB
Type de Mémoire
GDDR6
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.
160bit
Horloge Mémoire
1750MHz
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.
280.0 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.
124.8 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.
299.5 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.
19.17 TFLOPS
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.
299.5 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.
18.787 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.
48
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.
6144
Cache L1
128 KB (per SM)
Cache L2
48MB
TDP
70W
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
18.787 TFLOPS
Blender
Score
4561
Vulkan
Score
105965
OpenCL
Score
122596

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
19.084 +1.6%
18.963 +0.9%
18.787 -0%
18.38 -2.2%
Blender
5111 +12.1%
5010 +9.8%
4549 -0.3%
L40
4336 -4.9%
Vulkan
108871 +2.7%
106450 +0.5%
105829 -0.1%
105424 -0.5%
OpenCL
125583 +2.4%
125554 +2.4%
122331 -0.2%
121443 -0.9%