ATI FirePro V5800 बनाम Tesla M2050
प्राथमिक विवरण
प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप), FirePro V5800 और Tesla M2050, के कंप्यूटर स्थापत्य कला के साथ-साथ, उनकी बिक्री कब शुरू हुई और उस समय की लागत आदी के बारे में जानकारी।
| प्रदर्शन के आधार पर बने रैंकिंग में स्थान | 715 | को रेट नहीं किया गया है |
| लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थान | टॉप-100 में नहीं | टॉप-100 में नहीं |
| लागत-प्रभावशीलता मूल्यांकन | 0.41 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
| बिजली दक्षता | 3.40 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
| कंप्यूटर स्थापत्य कला | TeraScale 2 (2009−2015) | Fermi (2010−2014) |
| GPU का कोड नाम | Juniper | GF100 |
| बाजार क्षेत्र | वर्कस्टेशन के लिए | वर्कस्टेशन के लिए |
| प्रकाशन की तारीख | 26 अप्रैल 2010 (14 वर्ष पहले) | 25 जुलाई 2011 (13 वर्ष पहले) |
| लॉन्च के समय की कीमत (विनिर्माता द्वारा अनुशंसित फ़ुटकर कीमत) | $479 | $2,699 |
लागत-प्रभावशीलता मूल्यांकन
एक सूचकांक प्राप्त करने के लिए, हम अन्य कार्डों की लागत को ध्यान में रखते हुए वीडियो कार्डों की विशेषताओं और उनकी लागत की तुलना करते हैं।
विस्तृत विनिर्देश
FirePro V5800 और Tesla M2050 के सामान्य प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि शेडर्स की संख्या, GPU बेस क्लॉक, निर्माण प्रक्रिया, बनावट और गणना की गति। ये पैरामीटर अप्रत्यक्ष रूप से FirePro V5800 और Tesla M2050 के प्रदर्शन के बारे मे बताते है, लेकिन सटीक आकलन के लिए, आपको इसके बेंचमार्क और गेमिंग परीक्षण परिणामों पर विचार करना होगा।
| पाइपलाइनों / CUDA कोर्स की संख्या | 800 | 448 |
| कोर का क्लॉक स्पीड | 690 MHz | 575 MHz |
| ट्रांजिस्टरों की संख्या | 1,040 million | 3,100 million |
| विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी | 40 nm | 40 nm |
| थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 74 Watt | 225 Watt |
| टेक्सचर फिल रेट | 27.60 | 32.20 |
| फ़्लोटिंग-पॉइंट का निष्पादन | 1.104 TFLOPS | 1.03 TFLOPS |
| ROPs | 16 | 48 |
| TMUs | 40 | 56 |
फॉर्म फैक्टर और अनुकूलता
अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ FirePro V5800 और Tesla M2050 की संगतता के लिए जिम्मेदार पैरामीटर यहां प्रस्तुत किए गए हैं। ये ऐसे कुछ परिस्थितियों में उपयोगी हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, जैसे भविष्य के कंप्यूटर का कॉन्फ़िगरेशन चुनते समय या किसी मौजूदा कंप्यूटर को अपग्रेड करते समय। डेस्कटॉप वीडियो कार्ड के लिए, ये, इंटरफ़ेस और कनेक्शन बस (मदरबोर्ड के साथ संगतता), वीडियो कार्ड के भौतिक आयाम (मदरबोर्ड और केस के साथ संगतता) और अतिरिक्त पावर कनेक्टरस (बिजली आपूर्ति के साथ संगतता) हैं।
| इंटरफ़ेस | PCIe 2.0 x16 | PCIe 2.0 x16 |
| लंबाई | 229 mm | 248 mm |
| चौड़ाई | 1-slot | 2-slot |
| बिजली के अनुपूरक कनेकटर्स | None | 1x 6-pin + 1x 8-pin |
VRAM क्षमता और प्रकार
यहाँ FirePro V5800 और Tesla M2050 पर स्थापित मेमोरी के पैरामीटर दिए हुए हैं: जैसे उसका प्रकार, आकार, बस, क्लॉकसपीड़ और परिणामी बैंडविड्थ। ध्यान दें कि प्रोसेसर में एकीकृत GPU में समर्पित मेमोरी नहीं होती है और वह सिस्टम RAM के साझा हिस्से का उपयोग करता हैं।
| मेमोरी के प्रकार | GDDR5 | GDDR5 |
| अधिकतम समर्थित RAM आकार | 1 GB | 3 GB |
| मेमोरी बस की चौड़ाई | 128 Bit | 384 Bit |
| RAM आवृत्ति | 1000 MHz | 773 MHz |
| मेमरी बैंडविड्थ | 64 GB/s | 148.4 GB/s |
कनेक्टिविटी और आउटपुट
FirePro V5800 और Tesla M2050 पर मौजूद वीडियो कनेक्टर के प्रकार और संख्या. एक नियम के रूप में, यह खंड केवल डेस्कटॉप संदर्भ वीडियो कार्ड (तथाकथित NVIDIA चिप्स के संस्थापक संस्करण) के लिए प्रासंगिक है। OEM निर्माता आउटपुट पोर्ट की संख्या और प्रकार बदल सकते हैं, इस लिए नोटबुक वालों के लिए कुछ वीडियो आउटपुट की उपलब्धता लैपटॉप मॉडल पर निर्भर करती है।
| कनेक्टर्स प्रदर्शित करें | 1x DVI, 2x DisplayPort | No outputs |
एपीआई संगतता
API जो FirePro V5800 और Tesla M2050 के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।
| DirectX | 11.2 (11_0) | 12 (11_0) |
| शेडर मॉडल | 5.0 | 5.1 |
| OpenGL | 4.4 | 4.6 |
| OpenCL | 1.2 | 1.1 |
| Vulkan | N/A | N/A |
| CUDA | - | 2.0 |
पक्ष और विपक्ष सारांश
| नवीनता | 26 अप्रैल 2010 | 25 जुलाई 2011 |
| अधिकतम समर्थित RAM आकार | 1 GB | 3 GB |
| थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 74 वाट | 225 वाट |
ATI V5800 में 204.1% कम बिजली खपत है।
दूसरी ओर, Tesla M2050 को 1 वर्ष का आयु लाभ है, तथा में 200% अधिक अधिकतम VRAM मात्रा है।
हम FirePro V5800 और Tesla M2050 के बीच फैसला नहीं कर सकते विजेता चुनने के लिए हमारे पास परीक्षा परिणाम डेटा नहीं है।
अगर आपके पास अभी भी समीक्षा किए गए FirePro V5800 और Tesla M2050 GPUs के बीच चुनाव से संबंधित प्रश्न हैं, तो उन्हें टिप्पणी अनुभाग में पूछें, और हम उनका उत्तर ज़रूर देंगे।
समान GPU के साथ तुलना
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