NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada Embedded

NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada Embedded

À propos du GPU

Le GPU intégré NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada est un impressionnant morceau de matériel, conçu pour offrir des performances exceptionnelles dans un large éventail d'applications. Avec une vitesse d'horloge de base de 1425 MHz et une vitesse d'horloge boost de 2115 MHz, ce GPU est capable de gérer les tâches les plus exigeantes avec facilité. L'inclusion de 16 Go de mémoire GDDR6, cadencée à 2250 MHz, garantit que le GPU peut manipuler de grands ensembles de données et des calculs complexes sans broncher. Le RTX 5000 possède également un impressionnant 9728 unités d'ombrage et 64 Mo de mémoire cache L2, améliorant encore ses capacités dans le rendu de graphiques complexes et le traitement de grandes quantités de données. Avec une consommation électrique de 120 W, le GPU trouve un bon équilibre entre performance et consommation électrique, ce qui le rend adapté à une gamme d'appareils mobiles. En termes de performances, le RTX 5000 offre une performance théorique de 41,15 TFLOPS, ce qui en fait l'un des GPU mobiles les plus puissants du marché. Ce niveau de performances le rend bien adapté pour des tâches telles que l'apprentissage machine, l'analyse de données et le rendu 3D, où un traitement rapide et précis est essentiel. Dans l'ensemble, le GPU intégré NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada est un morceau de matériel puissant et polyvalent, bien adapté à un large éventail d'applications professionnelles. Que vous soyez un data scientist, un graphiste ou un créateur de contenu, ce GPU a la puissance et les fonctionnalités pour répondre à vos besoins.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
March 2023
Nom du modèle
RTX 5000 Mobile Ada Embedded
Génération
Quadro Ada-M
Horloge de base
1425MHz
Horloge Boost
2115MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
16GB
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.
256bit
Horloge Mémoire
2250MHz
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.
576.0 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.
236.9 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.
643.0 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.
41.15 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.
643.0 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.
40.327 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.
76
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.
9728
Cache L1
128 KB (per SM)
Cache L2
64MB
TDP
120W
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
40.327 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
40.892 +1.4%
39.288 -2.6%
39.2 -2.8%