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NVIDIA Quadro P520 Mobile

NVIDIA Quadro P520 Mobile は、NVIDIA の Professional ビデオカードです。 May 2019 でリリースを開始しました。 GPU のブースト周波数は 1493MHz です。また、メモリ周波数は 1502MHz です。その特性とベンチマーク結果については、以下で詳しく説明します。

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基本

レーベル名

NVIDIA

プラットホーム

Professional

発売日

May 2019

モデル名

Quadro P520 Mobile

世代

Quadro Mobile

ベースクロック

1303MHz

ブーストクロック

1493MHz

シェーディングユニット

最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ（SP）で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。

384

SM数

ストリーミングプロセッサ（SP）は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。

トランジスタ

1,800 million

TMU

テクスチャマッピングユニット（TMUs）は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。

L1キャッシュ

48 KB (per SM)

L2キャッシュ

512KB

バスインターフェース

PCIe 3.0 x16

ファウンドリ

Samsung

プロセスサイズ

14 nm

アーキテクチャ

Pascal

TDP

18W

メモリ仕様

メモリサイズ

2GB

メモリタイプ

GDDR5

メモリバス

メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。

64bit

メモリクロック

1502MHz

帯域幅

メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。

48.06 GB/s

理論上の性能

ピクセルレート

ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s（百万ピクセル/秒）またはGPixels/s（十億ピクセル/秒）で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。

23.89 GPixel/s

テクスチャレート

テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素（テクセル）の数を指します。

35.83 GTexel/s

FP16 (半精度)

GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。

17.92 GFLOPS

FP64 (倍精度)

GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。

35.83 GFLOPS

FP32 (浮動小数点)

GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。

1.17 TFlops