NVIDIA RTX A2000 Mobile

NVIDIA RTX A2000 Mobile

GPU 정보

NVIDIA RTX A2000 모바일 GPU는 고성능 컴퓨팅 및 시각 렌더링 작업을 위해 설계된 강력한 전문가급 그래픽 카드입니다. 베이스 클록 속도가 893MHz이고 부스트 클록 속도가 1358MHz인 이 GPU는 요구 사항이 많은 응용 프로그램에 대해 빠르고 반응이 빠른 성능을 제공합니다. 4GB의 GDDR6 메모리 및 메모리 클록 속도가 1375MHz으로 구비된 A2000 모바일 GPU는 빠른 데이터 전송과 부드러운 그래픽 처리를 제공합니다. 2560 shading unit과 2MB의 L2 캐시는 GPU가 복잡한 비주얼 계산을 쉽게 처리할 수 있는 능력에 기여합니다. TDP가 95W인 A2000 모바일 GPU는 에너지 효율성과 고성능 사이의 균형을 이루어 모바일 워크스테이션 및 노트북에서 사용하기에 적합합니다. 이론적 성능이 6.953 TFLOPS인 이 GPU는 요구 사항이 많은 작업을 처리하고 부드럽고 고품질의 시각적 출력을 제공할 수 있는 능력을 보여줍니다. 전반적으로 NVIDIA RTX A2000 모바일 GPU는 3D 렌더링, 비디오 편집 및 과학적 컴퓨팅 분야의 전문가들에게 탁월한 선택입니다. 높은 클록 속도, 충분한 메모리 및 효율적인 전력 사용의 조합으로, 전문가급 그래픽 처리가 필요한 사람들에게 믿을만하고 고성능의 옵션입니다. 창의적인 디자인 작업이나 데이터 분석에 사용되더라도 A2000 모바일 GPU는 전문가들이 요구하는 성능과 신뢰성을 제공합니다.

기초적인

라벨 이름
NVIDIA
플랫폼
Professional
출시일
April 2021
모델명
RTX A2000 Mobile
세대
Quadro Mobile
기본 클럭
893MHz
부스트 클럭
1358MHz
버스 인터페이스
PCIe 4.0 x16
트랜지스터
12,000 million
레이 트레이싱 코어
20
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.
80
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.
80
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.
128bit
메모리 클럭
1375MHz
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.
176.0 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.
65.18 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.
108.6 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.
6.953 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.
108.6 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.
6.814 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.
20
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."
2560
L1 캐시
128 KB (per SM)
L2 캐시
2MB
TDP
95W
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
None
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.
48

벤치마크

FP32 (float)
점수
6.814 TFLOPS
3DMark 타임 스파이
점수
4410
Blender
점수
1456
OctaneBench
점수
21

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS
7.437 +9.1%
6.531 -4.2%
6.292 -7.7%
3DMark 타임 스파이
8014 +81.7%
Blender
12832 +781.3%
2669 +83.3%
521 -64.2%
203 -86.1%
OctaneBench
123 +485.7%
69 +228.6%