Таблица сравнений видеокарт: Сравнение всех видеокарт NVIDIA GeForce

Содержание

Таблица-сравнение видеокарт — презентация онлайн

Похожие презентации:

3D печать и 3D принтер

Видеокарта. Виды видеокарт

Анализ компании Apple

Трансформаторы тока и напряжения

Транзисторы

Устройство стиральной машины LG. Электрика

Конструкции распределительных устройств. (Лекция 15)

Электробезопасность. Правила технической эксплуатации электроустановок

Магнитные пускатели и контакторы

Работа на радиостанциях КВ и УКВ диапазонов. Антенны военных радиостанций. (Тема 5.1)

1. Таблица-сравнение видеокарт

ФОНЮШКИН Ф
ДЛЯ ОРДЕНА

2. Зеленый лагерь

За представителей взяты самые
распространенные референсные карты или
середина модельного ряда
ибо если брать все тут будет около тысячи
слайдов

3. Riva 128

Nvidia оснащала RIVA 128 4мя мегабайтами новой на тот
момент SGRAM-памяти,
соединенной с графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 100 МГц. Её
пропускная способность
составляла 1,6 ГБ/с
Аналог Ati : Rage pro 8mb
Рекомендуемый процессор :
Pentium I – II
Amd K6-2 450мгц
Год 1995
Частоты
Ядро: 100 Память: 100

4. Riva TnT

Nvidia оснащала RIVA TnT 16ю мегабайтами SDRAMпамяти, соединенной с
графическим процессором
128-битной шиной на частоте
100 МГц. Её пропускная
способность составляла 1,76
ГБ/с
Аналог Ati : Rage Pro
Рекомендуемый процессор:
Pentium II-III 500мгц
Amd k6-2
Год 1997
Частоты
Ядро: 90 Память: 110

5. Riva TnT2

Nvidia оснащала RIVA
TnT2 32-я мегабайтами
SDRAM-памяти,
соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 150 МГц.
Её пропускная
способность составляла
2.4 ГБ/с
Аналог Ati : Rage 128 Pro
Рекомендуемый
процессор:
Pentium III 600мгц
Amd k6-3
Год 1998
Частоты
Ядро: 125 Память: 150

6. Geforce 256

Nvidia оснащала эти
карты 32-я мегабайтами
DDR-памяти,
соединенной с
графическим
процессором 256-битной
шиной на частоте 200
МГц. Её пропускная
способность составляла
6.4ГБ/с
Аналог Ati : Rage 128 Pro
Рекомендуемый
процессор:
Pentium III 750мгц
Amd k6-3
Год 1999
Частоты
Ядро: 200 Память: 300

7. Geforce 2 mx400

Nvidia оснащала эти карты
64-я мегабайтами DDRпамяти, соединенной с
графическим
процессором 64-битной
шиной на частоте 200 МГц.
Её пропускная
способность составляла
2.9ГБ/с
Аналог Ati : Rage 128 Pro
Рекомендуемый
процессор:
Pentium III 750мгц
Amd Athlon
Год 2000
Частоты
Ядро: 200 Память: 366

8. GeForce3

Nvidia оснащала эти карты
128-ю мегабайтами DDRпамяти, соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 200 МГц.
Её пропускная
способность составляла
7.3ГБ/с
Аналог Ati : Radeon 7500
Рекомендуемый
процессор:
Pentium III 850мгц
Amd Athlon
Год 2001
Частоты
Ядро: 290 Память: 460

9. GeForce4 MX 480

Nvidia оснащала эти карты
128-ю мегабайтами DDRпамяти, соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 200 МГц.
Её пропускная способность
составляла 8.1ГБ/с
Аналог Ati : Radeon 9500
Рекомендуемый
процессор:
Pentium IV 1700мгц
Amd AthlonXP
Год 2002
Частоты
Ядро: 275 Память: 512

10. GeForce FX 5600

Nvidia оснащала эти карты
256-ю мегабайтами DDRпамяти, соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 200 МГц.
Её пропускная
способность составляла
8.8ГБ/с
Аналог Ati : Radeon 9600
Рекомендуемый
процессор:
Pentium IV 2400мгц
Amd AthlonXP
Год 2003-2004
Частоты
Ядро: 325 Память: 550

11. Введенные понятия

GTX- Топовые модели. Начались с 7й серии и существуют до
сих пор
GTO- Топовые модели но с пониженными частотами.
Появился c 7й серии и просуществовали до девятой
GTS- Предтоповые модели. Были только в 8й 100й и 200й
сериях
GSO- Средние модели с повышенными частотами.
Существовали только в 9й серии
GT- Средние и средне-начальные модели. Появились с 6й
серии существуют до сих пор
GS- Начальные модели. Существовали с 7 по 8 серии

12. GeForce 6600

Nvidia оснащала эти
карты 256-ю
мегабайтами GDDRпамяти, соединенной с
графическим
процессором 128битной шиной на частоте
200 МГц. Её пропускная
способность составляла
8.8ГБ/с
Аналог Ati : Radeon X550
Рекомендуемый
процессор:
Pentium IV 2800мгц
Amd Athlon64
Год 2005
Частоты
Ядро: 300 Память: 550

13. GeForce 7600

Вендоры оснащала эти
карты 256-ю
мегабайтами GDDR3памяти, соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 200
МГц. Её пропускная
способность составляла
22.4ГБ/с
Аналог Ati : Radeon X1550
Рекомендуемый
процессор:
Core 2 Duo 2000мгц
Amd Athlon64x2
Год 2005-2007
Частоты
Ядро: 560 Память: 1400

14. GeForce 8600

Вендоры оснащала эти
карты 256-ю мегабайтами
GDDR3-памяти или 512ю
GDDR2 , соединенной с
графическим процессором
128-битной шиной на частоте
200 МГц. Её пропускная
способность составляла
22.4ГБ/с
Аналог Ati : Radeon X1800xt
Рекомендуемый процессор:
Core 2 Duo 2600мгц
Amd Athlon64x2
Год 2006-2007
Частоты
Ядро: 540 Память: 1400/700

15. GeForce 9600

Вендоры оснащала эти карты
512-ю мегабайтами GDDR3,
соединенной с графическим
процессором 256-битной
шиной на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 57.6ГБ/с
Аналог Ati : Radeon HD2900
Рекомендуемый процессор:
Core 2 Duo 2800мгц
Amd Athlon64x2
Год 2008
Частоты
Ядро: 650 Память: 900

16. GeForce GTS 150 AKA. Редкая oem железка

Вендоры оснащала эти карты
512-ю мегабайтами GDDR3,
соединенной с графическим
процессором 256-битной шиной
на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 57.6ГБ/с
Аналог Ati : Radeon HD2900
Рекомендуемый процессор:
Core 2 Duo 2800мгц
Amd Athlon64x2
Год 2009
Это переименованная GTX9800+
которая станет GTS250
Частоты
Ядро: 650 Память: 900

17.

GTX 260

Вендоры оснащала эти карты
1024-ю мегабайтами GDDR3,
соединенной с графическим
процессором 448-битной
шиной на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 111.9ГБ/с
Аналог Ati : Radeon HD3870
Рекомендуемый процессор:
Core 2 Duo 2800мгц
Amd Athlon64x2
Год 2009
Частоты
Ядро: 576 Память: 1000

18. GT 340

Они были..я их видел даже
Инфы по ним нет
Чисто OEM железки

19. GTX 460

Вендоры оснащала эти
карты 1024-ю
мегабайтами GDDR5,
соединенной с
графическим
процессором 256-битной
шиной на частоте 200
МГц. Её пропускная
способность составляла
115.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon
HD6870
Рекомендуемый
процессор:
Core 2 quad 2800мгц
Amd Phenom x3
Год 2010
Частоты
Ядро: 675 Память: 3600

20. GTX 560

Вендоры оснащала эти
карты 1024-ю мегабайтами
GDDR5, соединенной с
графическим
процессором 256-битной
шиной на частоте 200 МГц.
Её пропускная способность
составляла 128.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon HD7870
Рекомендуемый
процессор:
Core 2 quad 2800мгц
Amd Phenom x4
Год 2011
Частоты
Ядро: 810 Память: 4008

21. GTX 660

Вендоры оснащала эти карты
2048-ю мегабайтами GDDR5,
соединенной с графическим
процессором 192-битной шиной
на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 144.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon R9 270
Рекомендуемый процессор:
Core 2 quad 2800мгц
Amd Phenom x4
Год 2012
Частоты
Ядро: 1033 Память:6008

22. GTX 760

Вендоры оснащала эти
карты 2048-ю мегабайтами
GDDR5, соединенной с
графическим процессором
256-битной шиной на частоте
200 МГц. Её пропускная
способность составляла
154.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon R7 370
Рекомендуемый процессор:
Core i5 2800мгц
Amd fx6300
Год 2013
Частоты
Ядро: 1033 Память:6008

23. GTX 860 ноутбучная

Оснащена 2048-ю
мегабайтами GDDR5,
соединенной с графическим
процессором 256-битной
шиной на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 154.2ГБ/с
Аналог Ati : Рекомендуемый
процессор:
Core i5 2800мгц
Год 2014
Частоты
Ядро: 1029 Память:5008

24. GTX 960

Вендоры оснащала эти
карты 2048-ю или 4096ю
мегабайтами GDDR5,
соединенной с
графическим
процессором 128-битной
шиной на частоте 200
МГц. Её пропускная
способность составляла
112.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon R9 380
Рекомендуемый
процессор:
Core i5 2800мгц
Amd fx6300
Год 2014
Частоты
Ядро: 1126 Память:7008

25. GTX 1060

Вендоры оснащала эти карты
3048-ю или 6192мя
мегабайтами GDDR5,
соединенной с графическим
процессором 192-битной
шиной на частоте 200 МГц. Её
пропускная способность
составляла 192.2ГБ/с
Аналог Ati : Radeon RX570
Рекомендуемый процессор:
Core i5 3200мгц
Amd fx8600
Год 2016
Частоты
Ядро: 1708 Память: 8000

English
Русский
Правила

Таблица сравнения видеокарт | MiningClub.

info

WoolyPooly

Бывалый

15 Апр 2022

Приветствую всех майнеров, которых заинтересовала данная статья!
В ней я хочу поделиться таблицей, которую мы разработали для облегчения сравнения видеокарт.
Покопавшись на просторах гугла мы не нашли ничего подобного, поэтому пришли к выводу, что нужно незамедлительно ее делать.
Ниже, на скриншоте, вы можете увидеть пример того, что получилось.

На скриншоте выше вы можете видеть какие параметры мы выбрали для сравнения.
Также в таблице вы увидите сравнение карт на разных алгоритмах, но только на тех, которые есть у нас на пуле на данный момент.
По нашему мнению этого более чем достаточно. Надеюсь, что работа была проделана не зря и она послужит всем в помощь!

IP	188.114.96.7
Хост:	188.114.96.7
Город:	Не определен
Страна:	United States
IP диапазон:	188.114.96.0 — 188.114.99.255
CIDR:	188.114.96.0/22

Ускорьте обучение и выполняйте итерации быстрее предпочтительнее использовать видеокарту для обработки, а не центральный процессор. Даже очень простой графический процессор превзойдет центральный процессор, когда дело доходит до нейронных сетей.

Но какой GPU купить? Выбор огромен, и он может очень быстро запутаться и стать дорогим. Поэтому я постараюсь направить вас по соответствующим факторам, которые следует учитывать, чтобы вы могли сделать осознанный выбор, исходя из вашего бюджета и конкретных требований к моделированию.

ЦП (центральный процессор) — это рабочая лошадка вашего компьютера, и, что немаловажно, он очень гибкий. Он может работать с инструкциями из широкого спектра программ и оборудования и может обрабатывать их очень быстро. Чтобы преуспеть в этой многозадачной среде, ЦП имеет небольшое количество гибких и быстрых процессоров (также называемых ядрами).

GPU (графический процессор) немного более специализирован и не так гибок, когда дело доходит до многозадачности. Он предназначен для выполнения множества сложных математических вычислений параллельно , что увеличивает пропускную способность. Это достигается за счет большего количества простых ядер, иногда тысяч, так что многие вычисления могут выполняться одновременно.

С бумом ИИ и машинного/глубокого обучения появилось еще больше специализированных процессорных ядер, называемых тензорными ядрами. Они быстрее и эффективнее при выполнении тензорных/матричных вычислений. Именно то, что вам нужно для математики, связанной с машинным/глубоким обучением.

Вы можете использовать графические процессоры AMD для машинного/глубокого обучения, но на момент написания графические процессоры Nvidia имеют гораздо более высокую совместимость, и обычно лучше интегрированы в такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch.

По своему опыту я знаю, что попытка использовать графический процессор AMD с TensorFlow требует использования дополнительных инструментов (ROCm), которые, как правило, немного неудобны и иногда оставляют вас с не совсем актуальной версией TensorFlow/PyTorch, только так вы можете заставить карту работать.

Все зависит от того, что вы моделируете, и от того, насколько велики эти модели. Например, если вы имеете дело с изображениями, видео или аудио, то по определению вы будете иметь дело с довольно большим объемом данных, и оперативная память графического процессора будет чрезвычайно важным фактором.

Всегда есть способы обойти нехватку памяти (например, уменьшить размер пакета). Тем не менее, вы хотите ограничить количество времени, которое вы должны тратить на возню с кодом только для того, чтобы обойти требования к памяти, поэтому важен хороший баланс для ваших требований.

. Изображение OpenClipart-Vectors с Pixabay сложные модели или большое количество изображений, видео или аудио. Отлично, если вы только начинаете и хотите поэкспериментировать, не нарушая банк. Улучшения по сравнению с процессором по-прежнему будут день и ночь.

По моему опыту, я бы сказал, что в среднем лучше выбрать более «медленную» карту с большим объемом оперативной памяти, если стоимость такая же. Помните, что преимуществом графического процессора является высокая пропускная способность, которая сильно зависит от доступной оперативной памяти для передачи данных через графический процессор.

CUDA 11 — номер может измениться, но это относится к программному обеспечению/драйверам, которые установлены для работы видеокарты. Новые выпуски выпускаются регулярно, и его можно установить, как и любое другое программное обеспечение.
Генерация CUDA (или вычислительные возможности) — это описывает возможности видеокарты с точки зрения ее функций поколения. Это зафиксировано аппаратно, и поэтому его можно изменить только путем обновления до новой карты. Отличается номерами и кодовым названием. Примеры: 3.x [Кеплер], 5.x [Максвелл], 6.x [Паскаль], 7.x [Тьюринг] и 8.x [Ампер].

Главное, на что следует обратить внимание, — это «вычислительные возможности» чипсета, которые иногда называют «поколением CUDA». Это фиксировано для каждой карты, поэтому, купив карту, вы застряли с любыми вычислительными возможностями карты.

Существует множество преимуществ использования числовых форматов с более низкой точностью, чем 32-битные форматы с плавающей запятой. Во-первых, им требуется меньше памяти, что позволяет обучать и развертывать более крупные нейронные сети. Во-вторых, они требуют меньшей пропускной способности памяти, что ускоряет операции передачи данных. В-третьих, математические операции выполняются намного быстрее при пониженной точности, особенно на графических процессорах с поддержкой Tensor Core для такой точности. Тренировка со смешанной точностью дает все эти преимущества, гарантируя, что нет Точность для конкретной задачи теряется по сравнению с полной точной тренировкой. Это достигается путем определения шагов, требующих полной точности, и использования 32-битной плавающей запятой только для этих шагов, а 16-битной с плавающей запятой во всех остальных случаях.

Обучение смешанной точности возможно только при наличии графического процессора с вычислительными возможностями 7.x (Turing) или выше. В основном это серия RTX 20 или новее, или серия RTX, «T» или «A» для настольных компьютеров/серверов.

Основная причина, по которой обучение смешанной точности является таким преимуществом при рассмотрении вопроса о новой видеокарте, заключается в том, что оно снижает использование ОЗУ, поэтому, имея немного более новую карту, ваши требования к ОЗУ снижаются.

Ярким примером этого является Tesla K80, который имеет 4992 ядра CUDA и 24 ГБ оперативной памяти . Первоначально он продавался по цене около 7000 долларов США еще в 2014 году. Я только что посмотрел на e-bay в Великобритании, и он стоит от 130 фунтов стерлингов (150 долларов США / евро) до 170 фунтов стерлингов (195 долларов США / евро)! Это много оперативной памяти за такую небольшую цену.

Однако есть и довольно большой недостаток. K80 имеет вычислительные возможности 3.7 (Kepler), которые устарели, начиная с CUDA 11 и выше (текущая версия CUDA — 11). Это означает, что срок службы карты истек, и она не будет работать с будущими выпусками драйверов CUDA. На самом деле очень жаль, но кое-что нужно иметь в виду, так как это очень заманчиво.

Очевидно, что между двумя разделами есть различия, но главное помнить, что потребительские видеокарты, как правило, будут дешевле при тех же характеристиках (ОЗУ, ядра CUDA, архитектура). Однако профессиональные карты, как правило, имеют лучшее качество сборки и меньшее энергопотребление.

Глядя на более дорогие (и очень дорогие) профессиональные карты, вы также заметите, что у них много оперативной памяти (например, у RTX A6000 48 ГБ, а у A100 — 80 ГБ!). Это связано с тем, что они, как правило, нацелены непосредственно на профессиональные рынки 3D-моделирования, рендеринга и машинного/глубокого обучения, которые требуют больших объемов оперативной памяти. Опять же, если у вас есть такие требования, вам, скорее всего, не понадобится совет о том, что купить!

Пожалуйста, имейте в виду, что высокий бюджет не учитывает ничего, кроме высококлассных потребительских видеокарт. Если у вас действительно очень большой бюджет, вам следует обратить внимание на профессиональные серии карт, такие как карты Nvidia серии A, стоимость которых может достигать многих тысяч.

Я также включил в набор профессиональные карты серии для настольных ПК (T600, A2000 и A4000). Вы заметите, что некоторые характеристики немного хуже, чем у сопоставимых потребительских видеокарт, но энергопотребление значительно лучше, что может беспокоить некоторых людей.

Просто имейте в виду, что для этого есть ограничения по времени, если вы используете графический процессор слишком долго, они отключат вас и вернут к центральному процессору. Если GPU неактивен слишком долго, возможно, пока вы пишете код, он также вернет GPU. Графический процессор также назначается автоматически, поэтому вы не можете выбрать именно тот графический процессор, который вам нужен.

Примечание: Ранее в статье я упоминал, что K80 имеет 24 ГБ ОЗУ и 4992 ядра CUDA, и это так. Тем не менее, K80 — необычный зверь, поскольку он представляет собой две карты K40, соединенные вместе. Это означает, что когда вы используете K80 в Colab, вам фактически предоставляется доступ к половине карты, то есть только 12 ГБ и 2496 ядер CUDA.

Таблица сравнений видеокарт: Сравнение всех видеокарт NVIDIA GeForce

Таблица-сравнение видеокарт — презентация онлайн

1. Таблица-сравнение видеокарт

2. Зеленый лагерь

3. Riva 128

4. Riva TnT

5. Riva TnT2

6. Geforce 256

7. Geforce 2 mx400

8. GeForce3

9. GeForce4 MX 480

10. GeForce FX 5600

11. Введенные понятия

12. GeForce 6600

13. GeForce 7600

14. GeForce 8600

15. GeForce 9600

16. GeForce GTS 150 AKA. Редкая oem железка

17.

18. GT 340

19. GTX 460

20. GTX 560

21. GTX 660

22. GTX 760

23. GTX 860 ноутбучная

24. GTX 960

25. GTX 1060

Таблица сравнения видеокарт | MiningClub.

WoolyPooly

Бывалый

buny

Друг форума

WoolyPooly

Бывалый

ngushchin2

Друг форума

buny

Друг форума

WoolyPooly

Бывалый

Элтон Джон

Свой человек

Lucius_centurio

Бывалый

WoolyPooly

Бывалый

Lucius_centurio

Бывалый

buny

Друг форума

Danunafik

Бывалый

Lucius_centurio

Бывалый

ngushchin2

Друг форума

Lucius_centurio

Бывалый

Danunafik

Бывалый

WoolyPooly

Бывалый

Mordor

Бывалый

Aimbot

Бывалый

alexei201201

Знающий

Таблица производительности GPU ASUS

Лучшие видеокарты для машинного обучения

Аппаратное обеспечение

Блок тензорной обработки (TPU)

ОЗУ графического процессора

Ядра CUDA и тензорные ядра

Архитектура микросхемы

значительное улучшение функций

Устаревание

Низкий бюджет (менее 220 фунтов стерлингов — 250 евро/долларов США)

Средний бюджет (менее 440 фунтов стерлингов — 500 евро/долларов США)

Высокий бюджет (менее 1050 фунтов стерлингов — 1200 евро/долларов США)