NVIDIA A10G vs NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB
Was ist der Unterschied zwischen NVIDIA A10G und NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB. Finden Sie heraus, welche Grafikkarte die bessere Leistung hat.
Grafikprozessor (GPU)
| GA102 | GPU-Name | GV100 |
| Ampere | Architektur | Volta |
| Samsung | Hersteller | TSMC |
| 8 nm | Fertigungsprozess | 12 nm |
| 28,300 million | Transistor-Anzahl | 21,100 million |
| 628 mm² | Chipgröße (reiner Die) | 815 mm² |
Grafikkarte
| Apr 12th, 2021 | Markteinführungsdatum | Mar 27th, 2018 |
| Tesla (Axx) | Produktfamilie | Tesla (Vxx) |
| Active | Produktionsstatus | Active |
| PCIe 4.0 x16 | Schnittstelle | PCIe 3.0 x16 |
Speicher
| 12 GB | Max. Speichergröße | 32 GB |
| GDDR6 | Grafikspeicher-Typ | HBM2 |
| 384 bit | Speicherschnittstelle | 4096 bit |
| 600.2 GB/s | Speicherbandbreite | 897.0 GB/s |
Leistung
| 164.2 GPixel/s | Pixel-Füllrate | 195.8 GPixel/s |
| 492.5 GTexel/s | Textur-Füllrate | 489.6 GTexel/s |
| 31.52 TFLOPS (1:1) | FP16-Berechnung | 31.33 TFLOPS (2:1) |
| 31.52 TFLOPS | FP32-Berechnung | 15.67 TFLOPS |
| 985.0 GFLOPS (1:32) | FP64-Berechnung | 7.834 TFLOPS (1:2) |
Taktraten
| 1320 MHz | Basisfrequenz | 1290 MHz |
| 1710 MHz | Boost-Frequenz | 1530 MHz |
| 1563 MHz 12.5 Gbps effective | Grafikspeicher Taktfrequenz | 876 MHz 1752 Mbps effective |
Renderkonfiguration
| 9216 | Stream-Prozessoren / CUDA-Recheneinheiten | 5120 |
| 288 | TMUs | 320 |
| 96 | ROPs | 128 |
| 128 KB (per SM) | L1-Cache | 128 KB (per SM) |
| 6 MB | L2-Cache | 6 MB |
| 72 | Shader-Cluster (SMs) | 80 |
| 288 | Tensor-Kerne | 640 |
Kompatibilität und Abmessungen
| Single-slot | Grafikkarten Bauform | Dual-slot |
| 150 W | Max. Stromverbrauch | 250 W |
| 450 W | Netzteil (Empfehlung) | 600 W |
| No outputs | Anschlüsse der Grafikkarte | No outputs |
| 8-pin EPS | Zusätzlicher Stromanschluss | None |
API-Unterstützung
| 12 Ultimate (12_2) | DirectX | 12 (12_1) |
| 4.6 | OpenGL | 4.6 |
| 3.0 | OpenCL | 3.0 |
| 1.2 | Vulkan | 1.2 |
| 6.6 | Shader-Model | 6.6 |
| 8.6 | CUDA | 7.0 |