NVIDIA T1000

NVIDIA T1000

NVIDIA T1000 : Une carte graphique compacte pour les professionnels et les passionnés

À jour en avril 2025

Introduction

La carte graphique NVIDIA T1000, présentée en 2021, reste une solution prisée pour les utilisateurs recherchant un équilibre entre performance, efficacité énergétique et compacité. Malgré la sortie de modèles plus récents, la T1000 conserve sa place dans la niche des stations de travail budgétaires et des systèmes compacts. Dans cet article, nous allons examiner à qui cette carte convient et quelles tâches elle est capable d'exécuter en 2025.


Architecture et caractéristiques clés

Architecture Turing : Un héritage d'évolution

La NVIDIA T1000 est basée sur l'architecture Turing, qui a marqué une avancée grâce à la prise en charge de la technologie de ray tracing (RTX) et des cœurs Tensor pour des calculs d'IA. Cependant, la T1000 ne possède pas ces fonctionnalités - la carte est orientée vers des calculs classiques et du rendu.

Processus technologique et caractéristiques

- Processus 12 nm (TSMC) : Une option économique et éprouvée, garantissant une faible dissipation thermique.

- Cœurs CUDA : 896 cœurs fonctionnant à une fréquence de base de 1395 MHz et une fréquence turbo allant jusqu'à 1695 MHz.

- Absence de cœurs RT et Tensor : Ce n'est pas une carte RTX, donc le ray tracing et le DLSS ne sont pas disponibles.

Support des API et technologies

- DirectX 12, OpenGL 4.6, Vulkan 1.3.

- NVIDIA NVENC : Encodage matériel vidéo dans les formats H.264 et H.265, utile pour les streamers et le montage vidéo.


Mémoire : Vitesse et efficacité

Type et capacité

- GDDR6 : 4 Go ou 8 Go (selon la version).

- Bus 128 bits : Débit de 160 Go/s (pour la version avec 8 Go).

Impact sur la performance

4 Go de mémoire sont suffisants pour un travail en 1080p, mais pour des modèles 3D complexes ou des textures 4K, il est préférable d'opter pour 8 Go. Par exemple, dans Blender, des scènes avec des objets hautement polygonés peuvent nécessiter plus de 5 Go de mémoire vidéo.


Performance en jeu : Résultats modestes

La T1000 n'est pas positionnée comme une carte de jeu, mais elle peut faire tourner des projets peu exigeants :

- CS2 (1080p, réglages moyens) : ~90-110 FPS.

- Fortnite (1080p, Epic, sans RT) : ~45-55 FPS.

- Cyberpunk 2077 (1080p, Low) : ~25-30 FPS — il est confortable de jouer uniquement avec les paramètres minimaux.

Résolutions et limitations

- 1440p et 4K : Non recommandés en raison d'un manque de puissance et de mémoire.

- Ray tracing : Non pris en charge.


Tâches professionnelles : Spécialisation principale

Modélisation 3D et rendu

- Blender, Maya : Le rendu sur CUDA est 1.5 à 2 fois plus rapide que sur un CPU de milieu de gamme (par exemple, Ryzen 5 7600X).

- SolidWorks : La prise en charge de RealView permet une visualisation fluide des modèles.

Montage vidéo

- DaVinci Resolve : L'accélération matérielle de l'encodage réduit le temps d'exportation de vidéos 4K de 30 à 40 % par rapport à la graphique intégrée.

- Adobe Premiere Pro : Visualisation fluide de la timeline avec des effets lors de l'utilisation de Mercury Playback Engine (mode GPU).

Calculs scientifiques

- CUDA et OpenCL : Convient pour l'apprentissage machine sur des modèles de base et le traitement de données dans MATLAB.


Consommation d'énergie et dissipation thermique

TDP et refroidissement

- TDP de 50 W : La carte est disponible en versions à refroidissement passif (sans ventilateurs) et actif.

- Recommandations :

- Pour les modèles passifs : boîtier avec une bonne ventilation (par exemple, Fractal Design Node 304).

- Pour les configurations SFF : assurez-vous que le GPU ne bloque pas les flux d'air.


Comparaison avec les concurrents

NVIDIA T1000 (8 Go) vs AMD Radeon Pro W5500 (8 Go)

- Performance en rendu : La W5500 est 15 à 20 % plus rapide grâce à l'architecture RDNA 2.0.

- Efficacité énergétique : La T1000 consomme 20 W de moins.

- Prix : 250 $ (T1000) contre 300 $ (W5500).

Intel Arc A380 (6 Go)

- Avantages : Prise en charge de l'AV1 et performance de jeu plus élevée.

- Inconvénients : Les pilotes pour les applications professionnelles sont moins stables.


Conseils pratiques

Alimentation

- Minimum 300 W : Même pour les versions passives.

- Alimentations recommandées : Corsair CX450, be quiet! SFX Power 3 400W.

Compatibilité

- Plateformes : Fonctionne avec PCIe 3.0 et 4.0.

- Pilotes : Utilisez les pilotes Studio pour les tâches professionnelles — ils sont optimisés pour la stabilité.


Avantages et inconvénients

Avantages :

- Faible consommation d'énergie.

- Compacité (modèles au format Low Profile).

- Prise en charge de CUDA et NVENC.

Inconvénients :

- Performances de jeu faibles.

- Absence de RTX et de DLSS.

- Capacité mémoire limitée pour les tâches lourdes.


Conclusion : À qui s'adresse la T1000 ?

Pour qui :

- Designers et ingénieurs ayant besoin d'une carte fiable pour les programmes CAD et le rendu.

- Propriétaires de PC compacts (HTPC, systèmes de bureau).

- Passionnés avec un budget limité (200–250 $), en quête d'un bon rapport entre travail et gaming léger.

Pourquoi en 2025 ?

Malgré son âge, la T1000 reste pertinente grâce à son accessibilité, son faible TDP et la stabilité de ses pilotes. Cependant, pour les jeux modernes avec RTX ou des tâches complexes de deep learning, il vaut mieux se tourner vers les cartes de la série RTX 40 ou AMD RDNA 4.


Les prix sont valables en avril 2025 : NVIDIA T1000 8 Go — 250 $ (neuf), AMD W5500 — 300 $, Intel Arc A380 — 180 $.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
May 2021
Nom du modèle
T1000
Génération
Quadro
Horloge de base
1065MHz
Horloge Boost
1395MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Transistors
4,700 million
TMUs
?
Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.
56
Fonderie
TSMC
Taille de processus
12 nm
Architecture
Turing

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
4GB
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.
128bit
Horloge Mémoire
1250MHz
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.
160.0 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.
44.64 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.
78.12 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.
5.000 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.
78.12 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.
2.55 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.
14
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.
896
Cache L1
64 KB (per SM)
Cache L2
1024KB
TDP
50W
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
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
CUDA
7.5
Connecteurs d'alimentation
None
Modèle de shader
6.6
ROPs
?
Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.
32
Alimentation suggérée
250W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
2.55 TFLOPS
3DMark Time Spy
Score
3079
Vulkan
Score
34688
OpenCL
Score
37494

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
2.71 +6.3%
2.55
2.509 -1.6%
2.446 -4.1%
3DMark Time Spy
5806 +88.6%
4330 +40.6%
3079
1961 -36.3%
1171 -62%
Vulkan
98446 +183.8%
69708 +101%
40716 +17.4%
34688
5522 -84.1%
OpenCL
80858 +115.7%
61514 +64.1%
37494
19095 -49.1%
11135 -70.3%