Intel Arc Pro B70
vs
NVIDIA GeForce RTX 3090

vs
Comparação de placas de vídeo Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090

Resultado de comparação de GPU

Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090: 32 GB e ECC contra CUDA e alta potência

Intel Arc Pro B70 oferece 32 GB de memória, suporte a ECC e consumo de energia de 230 W. A GeForce RTX 3090 é limitada a 24 GB e requer cerca de 350 W, mas é significativamente mais rápida em FP32, possui um barramento de memória mais amplo e se beneficia de um ecossistema CUDA maduro.

Portanto, a nova placa profissional da Intel não se torna automaticamente uma substituta do antigo flagship da NVIDIA. A Arc Pro B70 é mais interessante onde o volume de memória de vídeo, a confiabilidade e a eficiência são críticos. A RTX 3090 continua sendo mais forte em renderização, jogos e na maioria dos aplicativos de computação já otimizados para NVIDIA.

Principais diferenças

Característica Intel Arc Pro B70 NVIDIA GeForce RTX 3090
Arquitetura Xe2 Battlemage Ampere
Memória de Vídeo 32 GB GDDR6 24 GB GDDR6X
ECC Suportado Não
Largura de Banda da Memória 608 GB/s 936 GB/s
Desempenho FP32 cerca de 22,9 Tflops cerca de 35,6 Tflops
Consumo de Energia 230 W 350 W
Interface PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16
Codificação AV1 Sim Não
Principal Destino Estações de trabalho, IA, CAD Jogos, CUDA, renderização

O número de blocos de computação não pode ser comparado diretamente: Intel e NVIDIA utilizam arquiteturas e princípios de contagem diferentes. Na prática, é mais importante o volume de memória, sua largura de banda, a qualidade dos drivers e o suporte a software específico.

RTX 3090 é significativamente mais rápida em FP32

Em desempenho pico FP32, a RTX 3090 supera a Arc Pro B70 em aproximadamente 55%. A largura de banda da memória da NVIDIA também é mais de uma vez e meia superior: 936 contra 608 GB/s.

A vantagem é especialmente notável em tarefas que utilizam bem CUDA, OptiX e alta velocidade de memória:

  • Renderização em GPU;
  • Cálculos científicos;
  • Processamento de grandes conjuntos de dados;
  • Treinamento e inferência de modelos via CUDA;
  • Aplicativos otimizados para NVIDIA.

No Blender, OctaneRender e outros renderizadores de GPU populares, a RTX 3090 continua sendo um acelerador mais previsível. A idade da placa aqui é secundária: um ambiente de software maduro frequentemente é mais importante do que uma arquitetura mais nova.

32 GB de memória - o principal argumento da Arc Pro B70

A Arc Pro B70 recebeu 8 GB a mais de memória de vídeo. A diferença torna-se decisiva quando o modelo, cena ou projeto de engenharia não cabem em 24 GB.

O volume adicional é útil para:

  • Grandes modelos de linguagem;
  • Projetos CAD complexos;
  • Cenas pesadas com geometria detalhada;
  • Texturas de alta resolução;
  • Trabalhar com vários modelos simultaneamente.

Se a tarefa excede o limite da RTX 3090, sua vantagem em potência computacional perde relevância. É necessário descarregar parte dos dados na memória do sistema, reduzir o modelo ou diminuir a qualidade da cena.

A B70 também suporta ECC. Para jogos isso não é relevante, mas em cálculos prolongados a correção de erros aumenta a confiabilidade. A RTX 3090 continua sendo uma placa voltada para o consumidor e não oferece suporte completo a ECC.

Consumo de energia e resfriamento

A Arc Pro B70 é projetada para 230 W, enquanto a RTX 3090 é para aproximadamente 350 W. A diferença de 120 W facilita o resfriamento, reduz as exigências da fonte de alimentação e torna a Intel mais conveniente para estações de trabalho compactas.

Em configurações com vários aceleradores, a disparidade se torna ainda mais evidente. Três Arc Pro B70 consomem cerca de 690 W - quase tanto quanto duas RTX 3090 com um total de 700 W. Enquanto isso, o sistema da Intel obtém 96 GB de memória de vídeo contra 48 GB de um par de NVIDIA.

A RTX 3090 requer um gabinete espaçoso e resfriamento robusto. No mercado secundário, há um risco adicional: muitos exemplares podem ter funcionado sob alta carga por anos.

Inteligência Artificial: memória contra ecossistema

Os índices de pico em INT8 não fornecem uma visão completa da velocidade de IA. O resultado depende do formato do modelo, precisão dos cálculos, framework, otimizações disponíveis e suporte a operadores individuais.

A Arc Pro B70 é orientada para OpenVINO, oneAPI e Intel Extension for PyTorch. É especialmente interessante para inferência local e modelos que precisam de mais de 24 GB de memória.

A RTX 3090 ganha em razão do CUDA. A maioria das ferramentas populares de aprendizado de máquina é otimizada principalmente para NVIDIA, portanto, a configuração geralmente é mais fácil e o desempenho mais previsível.

A escolha prática se resume a:

  • RTX 3090 é melhor para projetos CUDA prontos;
  • Arc Pro B70 é mais vantajosa para modelos que exigem mais de 24 GB de VRAM;
  • B70 é mais eficaz em inferência prolongada, se ECC e consumo de energia forem importantes;
  • RTX 3090 é preferível onde o software não tem um backend maduro para Intel.

Renderização e software profissional

A RTX 3090 continua sendo mais forte em renderização devido ao CUDA, OptiX, alto desempenho FP32 e rápida memória GDDR6X. Na maioria dos motores populares, é mais rápida e requer menos experimentação com configuração.

O status profissional da Arc Pro B70 não garante uma vantagem por si só. Ele é importante apenas em aplicativos onde o driver da Intel é certificado e o software em si é bem otimizado para a Arc.

A B70 faz sentido para pacotes de engenharia, estações de trabalho e projetos que precisam de 32 GB, ECC ou vários aceleradores relativamente econômicos. Para a máxima velocidade de renderização, a RTX 3090 continua sendo preferível.

Jogos e processamento de vídeo

Nos jogos, a vantagem da RTX 3090 é clara. Foi criada como o flagship da GeForce, suporta DLSS e possui drivers de jogos mais maduros. A Arc Pro B70 pode rodar jogos, mas eles não são sua especialização principal.

No processamento de vídeo, a placa Intel é mais funcional. Ela suporta codificação e decodificação de AV1, HEVC, H.264 e VP9. A RTX 3090 consegue decodificar AV1, mas não conta com um codificador AV1 dedicado.

Para transcodificação, streaming e exportação de vídeo moderno, a Arc Pro B70 oferece um bloco de mídia mais relevante.

O que escolher

Intel Arc Pro B70 é mais adequada se você precisar de:

  • 32 GB de memória de vídeo;
  • suporte a ECC;
  • codificação de AV1;
  • consumo de energia moderado;
  • trabalho via OpenVINO ou oneAPI;
  • sistema com múltiplos aceleradores.

GeForce RTX 3090 é preferível se forem importantes:

  • CUDA e OptiX;
  • alto desempenho FP32;
  • memória rápida;
  • Blender e renderizadores de GPU populares;
  • jogos;
  • ampla compatibilidade com software existente.

Conclusão

A GeForce RTX 3090 continua sendo mais rápida em renderização, jogos e na maioria dos aplicativos CUDA. Seus pontos fortes são alta potência computacional, largura de banda de memória e um ecossistema de software maduro.

A Intel Arc Pro B70 atende a outras necessidades. Oferece 32 GB de memória, ECC, codificação AV1 e consumo de energia 120 W inferior. Isso a torna mais prática para grandes modelos, projetos de engenharia, inferência prolongada e sistemas multi-placa.

A escolha não se baseia apenas em velocidade e volume de memória. A principal questão é se o software utilizado suporta Intel tão bem quanto NVIDIA. Para CUDA, OptiX e jogos, a RTX 3090 é a opção mais sensata. Para tarefas que excedem 24 GB ou em que ECC e eficiência são essenciais, a Arc Pro B70 parece mais convincente.

Vantagens

  • Mais alto Relógio Boost: 2800 MHz (2800 MHz vs 1695MHz)
  • Maior Tamanho da Memória: 32GB (32GB vs 24GB)
  • Mais recente Data de lançamento: March 2026 (March 2026 vs September 2020)
  • Mais alto Largura de Banda: 936.2 GB/s (608.0GB/s vs 936.2 GB/s)
  • Mais Unidades de Sombreamento: 10496 (4096 vs 10496)

Básico

Intel
Nome do rótulo
NVIDIA
March 2026
Data de lançamento
September 2020
Desktop
Plataforma
Desktop
Arc Pro B70
Nome do modelo
GeForce RTX 3090
Battlemage
Geração
GeForce 30
2280 MHz
Relógio Base
1395MHz
2800 MHz
Relógio Boost
1695MHz
PCIe 5.0 x16
Interface de ônibus
PCIe 4.0 x16
Unknown
Transistores
28,300 million
32
Núcleos RT
82
-
Núcleos Tensor
?
Os Tensor Cores são unidades de processamento especializadas projetadas especificamente para aprendizado profundo, oferecendo maior desempenho de treinamento e inferência em comparação ao treinamento FP32.
328
256
TMUs
?
As Unidades de Mapeamento de Textura (TMUs) servem como componentes da GPU, capazes de girar, dimensionar e distorcer imagens binárias.
328
TSMC
Fundição
Samsung
5 nm
Tamanho do Processo
8 nm
Xe2-HPG
Arquitetura
Ampere

Especificações de memória

32GB
Tamanho da Memória
24GB
GDDR6
Tipo de Memória
GDDR6X
256bit
Barramento de Memória
?
A largura do barramento de memória se refere ao número de bits de dados que a memória de vídeo pode transferir em um ciclo de clock. Quanto maior a largura do barramento, maior a quantidade de dados que pode ser transmitida instantaneamente.
384bit
2375 MHz
Relógio de Memória
1219MHz
608.0GB/s
Largura de Banda
?
A largura de banda da memória se refere à taxa de transferência de dados entre o chip gráfico e a memória de vídeo. É medida em bytes por segundo.
936.2 GB/s

Tela e multimídia

1x HDMI 2.1a
3x DisplayPort 2.1
Saídas
1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 1.4a

Desempenho Teórico

358.4 GPixel/s
Taxa de Pixel
?
A taxa de preenchimento de pixels refere-se ao número de pixels que uma unidade de processamento gráfico (GPU) pode renderizar por segundo, medida em MPixels/s ou GPixels/s.
189.8 GPixel/s
716.8 GTexel/s
Taxa de Textura
?
A taxa de preenchimento de textura se refere ao número de elementos do mapa de textura (texels) que uma GPU pode mapear para pixels em um único segundo.
556.0 GTexel/s
45.88 TFLOPS
FP16 (metade)
?
Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados em aplicações como aprendizado de máquina.
35.58 TFLOPS
2.867 TFLOPS
FP64 (duplo)
?
Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica.
556.0 GFLOPS
23.399 TFLOPS
FP32 (flutuante)
?
Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão simples (32 bits) são usados para tarefas comuns de processamento multimídia e gráfico, enquanto números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica que exige uma ampla faixa numérica e alta precisão. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados para aplicações como aprendizado de máquina, onde uma precisão menor é aceitável.
34.868 TFLOPS

Diversos

-
Contagem de SM
?
Vários Processadores de Streaming (SPs), juntamente com outros recursos, formam um Multiprocessador de Streaming (SM), que também é referido como um núcleo principal da GPU.
82
4096
Unidades de Sombreamento
?
A unidade de processamento mais fundamental é o Processador de Streaming (SP), onde instruções e tarefas específicas são executadas. GPUs realizam computação paralela.
10496
-
Cache L1
128 KB (per SM)
16 MB
Cache L2
6MB
230W
TDP
350W
1.4
Versão Vulkan
?
Vulkan é uma API gráfica e de computação multiplataforma do Khronos Group, que oferece alto desempenho e baixa sobrecarga de CPU. Ele permite que os desenvolvedores controlem a GPU diretamente, reduz a sobrecarga de renderização e oferece suporte a processadores multi-threading e multi-core.
1.3
3.0
Versão OpenCL
3.0
4.6
OpenGL
4.6
-
CUDA
8.6
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
1x 8-pin
Conectores de Energia
1x 12-pin
128
ROPs
?
O Raster Operations Pipeline (ROPs) é responsável por lidar com cálculos de iluminação e reflexão em jogos, além de gerenciar efeitos como anti-aliasing (AA), alta resolução, fumaça e fogo.
112
6.6
Modelo de Shader
6.6
550 W
PSU Sugerido
750W

Classificações

FP32 (flutuante) / TFLOPS
Arc Pro B70
23.399
GeForce RTX 3090
34.868 +49%
Blender
Arc Pro B70
2503.28
GeForce RTX 3090
5266.54 +110%