NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation は、NVIDIA の Professional ビデオ カードです。 March 2023 でリリースを開始しました。 GPU のブースト周波数は 1560MHz です。 また、メモリ周波数は 1750MHz 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。

基本

レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
March 2023
モデル名
RTX 4000 SFF Ada Generation
世代
Quadro Ada
ベースクロック
720MHz
ブーストクロック
1560MHz
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。
6144
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。
48
トランジスタ
35,800 million
RTコア
48
テンソルコア
?
テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS(Deep Learning Super Sampling)とAI Denoiserのノイズリダクションです。
192
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。
192
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
L2キャッシュ
48MB
バスインターフェース
PCIe 4.0 x16
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
5 nm
アーキテクチャ
Ada Lovelace
TDP
70W

メモリ仕様

メモリサイズ
20GB
メモリタイプ
GDDR6
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。
160bit
メモリクロック
1750MHz
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。
280.0 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。
124.8 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。
299.5 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。
19.17 TFLOPS
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。
299.5 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。
18.785 TFlops

その他

Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.9
電源コネクタ
None
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン(ROPs)は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング(AA)、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
80
シェーダモデル
6.7
推奨PSU
250W

FP32 (浮動小数点)

18.785 TFlops

Blender

4653

Vulkan

105965

OpenCL

122596

他のGPUとの比較

SiliconCat ランキング

147
当サイトの GPU ランキング 147 位
FP32 (浮動小数点)
Radeon Pro V620
AMD, November 2021
21.102 TFlops
Arc A770
Intel, October 2022
19.653 TFlops
18.785 TFlops
Arc A750
Intel, October 2022
17.195 TFlops
Tesla V100 SXM2 16 GB
NVIDIA, November 2019
16.345 TFlops
Blender
GeForce RTX 4090
NVIDIA, September 2022
12577
4653
Radeon RX 6800M
AMD, May 2021
1424
Tesla M40 24 GB
NVIDIA, November 2015
589
Tesla K80
NVIDIA, November 2014
258
Vulkan
GeForce RTX 4090
NVIDIA, September 2022
254749
L4
NVIDIA, March 2023
120950
105965
Radeon RX 6550M
AMD, January 2023
54373
GeForce GTX 780 Ti
NVIDIA, November 2013
30994
OpenCL
L40S
NVIDIA, October 2022
362331
Radeon PRO W7800
AMD, April 2023
147444
122596
Radeon RX 6600S
AMD, January 2022
66774
Radeon RX 6550M
AMD, January 2023
46389