NVIDIA Quadro RTX 8000 Passive

NVIDIA Quadro RTX 8000 Passive

GPU 정보

NVIDIA Quadro RTX 8000 패시브 GPU는 컨텐츠 생성, CAD, 과학 시각화 및 AI 개발과 같은 분야에서 요구되는 작업부하를 처리하기 위해 설계된 최고급 전문 그래픽 카드입니다. 강력한 사양과 최신 기능을 갖춘 이 제품은 우수한 성능과 효율성을 제공합니다. 이 GPU는 1230MHz의 베이스 클럭 속도와 1620MHz의 부스트 클럭 속도를 자랑하여 무거운 작업 부하에도 원활하고 신뢰할 수 있는 작동을 보장합니다. 그의 48GB의 GDDR6 메모리와 1750MHz의 메모리 클럭 속도는 대규모 데이터 세트와 복잡한 시뮬레이션을 원할하게 처리할 수 있도록 합니다. 또한 4608개의 쉐이딩 유닛과 6MB의 L2 캐시는 그의 놀라운 성능 능력에 기여합니다. Quadro RTX 8000의 중요한 특징 중 하나는 소음 없는 팬이 필요 없이 효율적인 열 배출을 제공하는 패시브 냉각 시스템입니다. 이는 조용한 작동뿐만 아니라 먼지 축적과 잠재적인 기계적 장애의 위험을 줄여주어 소음이 민감한 환경에서 사용하기에 이상적입니다. 260W의 TDP와 14.93 TFLOPS의 이론적 성능으로, 이 GPU는 탁월한 전력 효율성과 연산 능력을 제공합니다. 실시간 광선 추적, AI 기반 기능 및 고급 렌더링 기술을 지원하는 이 GPU는 다양한 산업의 프로페셔널을 위한 다재다능하고 미래 지향적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 마지막으로, NVIDIA Quadro RTX 8000 패시브 GPU는 그래픽 카드에서 양보할 것 없는 성능, 신뢰성 및 유연성을 찾는 전문가들에게 강력한 선택지입니다. 이 제품의 우수한 사양과 혁신적인 냉각 디자인은 고급 워크스테이션 및 특수 컴퓨팅 작업에 가치 있는 투자로 평가됩니다.

기초적인

라벨 이름
NVIDIA
플랫폼
Professional
출시일
August 2018
모델명
Quadro RTX 8000 Passive
세대
Quadro
기본 클럭
1230MHz
부스트 클럭
1620MHz
버스 인터페이스
PCIe 3.0 x16
트랜지스터
18,600 million
레이 트레이싱 코어
72
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.
576
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.
288
파운드리
TSMC
제조 공정 크기
12 nm
아키텍처
Turing

메모리 사양

메모리 크기
48GB
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.
384bit
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.
672.0 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.
155.5 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.
466.6 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.
29.86 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.
466.6 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.
14.631 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.
72
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."
4608
L1 캐시
64 KB (per SM)
L2 캐시
6MB
TDP
260W
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
7.5
전원 연결자
1x 6-pin + 1x 8-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.
96
권장 전원 공급 장치
600W

벤치마크

FP32 (float)
점수
14.631 TFLOPS

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS
15.983 +9.2%
14.092 -3.7%
13.474 -7.9%