NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti contre NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Quelle est la différence entre NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti et NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Découvrez quelle carte graphique a les meilleures performances.
Processeur graphique (GPU)
| GA102 | Nom du GPU | GA100 |
| Ampere | Architecture | Ampere |
| Samsung | Fabricant | TSMC |
| 8 nm | Gravure | 7 nm |
| 28,300 million | Transistors | 54,200 million |
| 628 mm² | Taille du die | 826 mm² |
Carte graphique
| May 31st, 2021 | Date de lancement | May 14th, 2020 |
| GeForce 30 | Famille | Tesla (Axx) |
| Active | État de la production | Active |
| PCIe 4.0 x16 | Interface du bus | PCIe 4.0 x16 |
Mémoire
| 12 GB | Taille de la mémoire | 40 GB |
| GDDR6X | Type de la mémoire | HBM2e |
| 384 bit | Bus mémoire | 5120 bit |
| 912.4 GB/s | Bande passante | 1,555 GB/s |
Performance
| 186.5 GPixel/s | Taux de remplissage pixel | 225.6 GPixel/s |
| 532.8 GTexel/s | Taux de remplissage texture | 609.1 GTexel/s |
| 34.10 TFLOPS (1:1) | Performance FP16 (moitié) | 77.97 TFLOPS (4:1) |
| 34.10 TFLOPS | Performance FP32 (simple) | 19.49 TFLOPS |
| 532.8 GFLOPS (1:64) | Performance FP64 (double) | 9.746 TFLOPS (1:2) |
Fréquences
| 1365 MHz | Fréquence de base | 1095 MHz |
| 1665 MHz | Fréquence Boost | 1410 MHz |
| 1188 MHz 19 Gbps effective | Fréquence de la mémoire | 1215 MHz 2.4 Gbps effective |
Configuration de rendu
| 10240 | Processeurs de flux / Cœurs CUDA | 6912 |
| 320 | TMUs | 432 |
| 112 | ROPs | 160 |
| 128 KB (per SM) | Cache L1 | 192 KB (per SM) |
| 6 MB | Cache L2 | 40 MB |
| 80 | Clusters SM | 108 |
| 320 | Cœurs Tensor | 432 |
Compatibilité et dimensions
| Dual-slot | Format | IGP |
| 350 W | Consommation typique de la carte | 400 W |
| 750 W | Bloc d’alimentation recommandé | 800 W |
| 1x HDMI 3x DisplayPort | Connecteurs d’affichage standard | No outputs |
| 1x 12-pin | Connecteur d'alimentation additionnel | None |
Support de API
| 12 Ultimate (12_2) | DirectX | N/A |
| 4.6 | OpenGL | N/A |
| 3.0 | OpenCL | 3.0 |
| 1.2 | Vulkan | N/A |
| 6.6 | Shader | N/A |
| 8.6 | CUDA | 8.0 |