Intel Arc A350M vs AMD Radeon Vega 7
Resultado de comparação de GPU
Abaixo estão os resultados de uma comparação de placas de vídeo Intel Arc A350M e AMD Radeon Vega 7 com base nas principais características de desempenho, bem como consumo de energia e muito mais.
Vantagens
- Maior Tamanho da Memória: 4GB (4GB vs System Shared)
- Mais alto Largura de Banda: 112.0 GB/s (112.0 GB/s vs System Dependent)
- Mais Unidades de Sombreamento: 768 (768 vs 448)
- Mais recente Data de lançamento: March 2022 (March 2022 vs April 2021)
- Mais alto Relógio Boost: 1900MHz (1150MHz vs 1900MHz)
Básico
Intel
Nome do rótulo
AMD
March 2022
Data de lançamento
April 2021
Mobile
Plataforma
Integrated
Arc A350M
Nome do modelo
Radeon Vega 7
Alchemist
Geração
Cezanne
300MHz
Relógio Base
300MHz
1150MHz
Relógio Boost
1900MHz
PCIe 4.0 x8
Interface de ônibus
IGP
Especificações de memória
4GB
Tamanho da Memória
System Shared
GDDR6
Tipo de Memória
System Shared
64bit
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.
System Shared
1750MHz
Relógio de Memória
SystemShared
112.0 GB/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.
System Dependent
Desempenho Teórico
27.60 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.
15.20 GPixel/s
55.20 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.
53.20 GTexel/s
3.533 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.
3.405 TFLOPS
441.6 GFLOPS
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.
106.4 GFLOPS
1.801
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.
1.736
TFLOPS
Diversos
768
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.
448
4MB
Cache L2
-
25W
TDP
45W
1.3
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.
1.2
3.0
Versão OpenCL
2.1
Classificações
FP32 (flutuante)
/ TFLOPS
Arc A350M
1.801
+4%
Radeon Vega 7
1.736
