NVIDIA RTX TITAN Ada
La carte graphique NVIDIA RTX TITAN Ada est une véritable puissance. Avec une vitesse d'horloge boostée de 2520MHz et une énorme mémoire GDDR6X de 48 Go, cette GPU est conçue pour gérer facilement les charges de travail les plus exigeantes. Les 18432 unités de shader et les 96 Mo de cache L2 garantissent qu'aucun détail n'est négligé, et la consommation électrique de 800W assure que le TITAN Ada dispose de toute la puissance nécessaire pour fonctionner au mieux.
La performance théorique impressionnante de 92,9 TFLOPS montre clairement que le TITAN Ada est conçu pour les professionnels qui ont besoin de la meilleure performance possible. Que vous travailliez sur le rendu 3D complexe, l'apprentissage automatique ou des simulations avancées, le TITAN Ada a la puissance nécessaire pour tout gérer.
La grande capacité de mémoire et la bande passante élevée du TITAN Ada en font un choix de premier plan pour la recherche en apprentissage profond et en intelligence artificielle, où de grands ensembles de données et des modèles complexes exigent une importante quantité de mémoire et de puissance de traitement. Pour les professionnels de ces domaines, le TITAN Ada représente un véritable changement de jeu.
En conclusion, la carte graphique NVIDIA RTX TITAN Ada est une véritable prouesse d'ingénierie, offrant des performances et des capacités inégalées pour les tâches les plus exigeantes. Bien qu'elle soit accompagnée d'une étiquette de prix élevée, pour les professionnels qui ont besoin du meilleur absolu, le TITAN Ada vaut largement l'investissement.
En savoir plus...
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
January 2023
Nom du modèle
RTX TITAN Ada
Génération
GeForce 40
Horloge de base
2235MHz
Horloge Boost
2520MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
48GB
Type de Mémoire
GDDR6X
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
1500MHz
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.
1152 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.
483.8 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.
1452 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.
92.90 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.
1452 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.
96.653
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.
144
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.
18432
Cache L1
128 KB (per SM)
Cache L2
96MB
TDP
800W
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
96.653
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS