NVIDIA GeForce RTX 2050 Mobile
GPU 정보
NVIDIA GeForce RTX 2050 모바일 GPU는 모바일 플랫폼에서 게임 및 멀티미디어 작업을 위해 설계된 인상적이고 강력한 그래픽 카드입니다. 기본 클럭 속도가 1185MHz이고 부스트 클럭 속도가 1477MHz인 RTX 2050은 가장 요구되는 게임과 애플리케이션에도 매끄럽고 원활한 성능을 제공합니다.
4GB의 GDDR6 메모리와 1750MHz의 메모리 클럭 속도는 고해상도 텍스처와 복잡한 장면을 위한 충분한 공간을 제공하며, 2048개의 쉐이딩 유닛과 2MB의 L2 캐시는 시각적인 렌더링을 빠르고 효율적으로 보장합니다.
45W의 TDP는 고성능의 가벼운 노트북에 적합한 선택이며, 전반적인 성능을 희생하지 않습니다. 이론적인 성능이 6.05 TFLOPS이고 3DMark Time Spy 점수가 3500인 것은 최신 게임과 그래픽 집중적 작업을 손쉽게 다룰 수 있는 능력을 보여줍니다.
실제 테스트에서 RTX 2050 모바일 GPU는 인상적인 성능을 발휘하여 1080p 해상도에서 GTA 5에서 90 fps의 인상적인 성과를 얻었습니다. 이는 대부분의 최신 게임을 무리 없이 고화질 설정으로 처리할 수 있다는 것을 의미합니다.
전반적으로 NVIDIA GeForce RTX 2050 모바일 GPU는 휴대용 형태로 고성능 그래픽 솔루션을 찾는 게이머와 콘텐츠 크리에이터들에게 견고한 선택지입니다. 인상적인 성능과 효율성을 갖추고 있어 능숙한 모바일 GPU를 필요로 하는 사람들에게 좋은 옵션입니다.
기초적인
라벨 이름
NVIDIA
플랫폼
Mobile
출시일
December 2021
모델명
GeForce RTX 2050 Mobile
세대
GeForce 20 Mobile
기본 클럭
1185MHz
부스트 클럭
1477MHz
버스 인터페이스
PCIe 3.0 x8
트랜지스터
Unknown
레이 트레이싱 코어
32
텐서 코어
?
Tensor Cores는 딥러닝을 위해 특별히 설계된 특수 처리 유닛으로, FP32 훈련과 비교하여 더 높은 훈련 및 추론 성능을 제공합니다. 이들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 및 맞춤형 추천과 같은 영역에서 빠른 계산을 가능하게 합니다. Tensor Cores의 가장 주목할 만한 응용 분야는 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 잡음 감소를 위한 AI Denoiser입니다.
64
텍스처 매핑 유닛
?
텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.
64
파운드리
Samsung
제조 공정 크기
8 nm
아키텍처
Ampere
메모리 사양
메모리 크기
4GB
메모리 타입
GDDR6
메모리 버스
?
메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.
64bit
메모리 클럭
1750MHz
대역폭
?
메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.
112.0 GB/s
이론적 성능
픽셀 속도
?
픽셀 필률은 그래픽 처리 장치(GPU)가 초당 렌더링할 수 있는 픽셀 수를 나타내는 지표로, MPixels/s(백만 픽셀/초) 또는 GPixels/s(십억 픽셀/초) 단위로 측정됩니다. 그래픽 카드의 픽셀 처리 성능을 평가하는 가장 일반적으로 사용되는 측정 항목입니다.
47.26 GPixel/s
텍스처 속도
?
"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.
94.53 GTexel/s
FP16 (반 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
12.10 TFLOPS
FP64 (배 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
189.1 GFLOPS
FP32 (float)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
5.929
TFLOPS
여러 가지 잡다한
스트림 프로세서 개수
?
다중 스트리밍 프로세서(SP)는 다른 자원과 함께 스트리밍 다중프로세서(SM)를 형성하며, 이는 GPU의 주요 코어로도 알려져 있습니다. 이러한 추가 자원에는 워프 스케줄러, 레지스터 및 공유 메모리와 같은 구성 요소가 포함됩니다. SM은 GPU의 핵심이라고 할 수 있으며, CPU 코어와 유사하게 레지스터와 공유 메모리는 SM 내에서는 희소한 자원으로 간주됩니다.
16
새딩 유닛
?
가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."
2048
L1 캐시
64 KB (per SM)
L2 캐시
2MB
TDP
45W
Vulkan 버전
?
Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.
1.3
OpenCL 버전
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.6
전원 연결자
1x 6-pin
쉐이더 모델
6.6
렌더 출력 파이프라인
?
래스터 작업 파이프라인(ROPs)은 게임에서 조명 및 반사 계산을 처리하고 안티 앨리어싱(AA), 고해상도, 연기, 불 등과 같은 효과를 관리하는 것이 주된 역할입니다. 게임에서 안티 앨리어싱과 조명 효과가 더욱 요구되는 경우 ROPs의 성능 요구 사항이 더 높아질 수 있으며, 그렇지 않은 경우 프레임 속도가 급격히 감소할 수 있습니다.
32
벤치마크
GTA 5 2160p
점수
39
fps
GTA 5 1440p
점수
39
fps
GTA 5 1080p
점수
88
fps
FP32 (float)
점수
5.929
TFLOPS
3DMark 타임 스파이
점수
3430
Blender
점수
795
OctaneBench
점수
63
다른 GPU와 비교
GTA 5 2160p
/ fps
GTA 5 1440p
/ fps
GTA 5 1080p
/ fps
FP32 (float)
/ TFLOPS
3DMark 타임 스파이
Blender
OctaneBench
