NVIDIA A10G contre NVIDIA Tesla V100 SXM2 16 GB
Quelle est la différence entre NVIDIA A10G et NVIDIA Tesla V100 SXM2 16 GB. Découvrez quelle carte graphique a les meilleures performances.
Processeur graphique (GPU)
| GA102 | Nom du GPU | GV100 |
| Ampere | Architecture | Volta |
| Samsung | Fabricant | TSMC |
| 8 nm | Gravure | 12 nm |
| 28,300 million | Transistors | 21,100 million |
| 628 mm² | Taille du die | 815 mm² |
Carte graphique
| Apr 12th, 2021 | Date de lancement | Jun 21st, 2017 |
| Tesla (Axx) | Famille | Tesla (Vxx) |
| Active | État de la production | Active |
| PCIe 4.0 x16 | Interface du bus | PCIe 3.0 x16 |
Mémoire
| 12 GB | Taille de la mémoire | 16 GB |
| GDDR6 | Type de la mémoire | HBM2 |
| 384 bit | Bus mémoire | 4096 bit |
| 600.2 GB/s | Bande passante | 897.0 GB/s |
Performance
| 164.2 GPixel/s | Taux de remplissage pixel | 195.8 GPixel/s |
| 492.5 GTexel/s | Taux de remplissage texture | 489.6 GTexel/s |
| 31.52 TFLOPS (1:1) | Performance FP16 (moitié) | 31.33 TFLOPS (2:1) |
| 31.52 TFLOPS | Performance FP32 (simple) | 15.67 TFLOPS |
| 985.0 GFLOPS (1:32) | Performance FP64 (double) | 7.834 TFLOPS (1:2) |
Fréquences
| 1320 MHz | Fréquence de base | 1312 MHz |
| 1710 MHz | Fréquence Boost | 1530 MHz |
| 1563 MHz 12.5 Gbps effective | Fréquence de la mémoire | 876 MHz 1752 Mbps effective |
Configuration de rendu
| 9216 | Processeurs de flux / Cœurs CUDA | 5120 |
| 288 | TMUs | 320 |
| 96 | ROPs | 128 |
| 128 KB (per SM) | Cache L1 | 128 KB (per SM) |
| 6 MB | Cache L2 | 6 MB |
| 72 | Clusters SM | 80 |
| 288 | Cœurs Tensor | 640 |
Compatibilité et dimensions
| Single-slot | Format | Dual-slot |
| 150 W | Consommation typique de la carte | 250 W |
| 450 W | Bloc d’alimentation recommandé | 600 W |
| No outputs | Connecteurs d’affichage standard | No outputs |
| 8-pin EPS | Connecteur d'alimentation additionnel | None |
Support de API
| 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 | 6.6 |
| 8.6 | CUDA | 7.0 |