RTX 3500 Embedded Ada Generation बनाम Nvidia RTX 1000 Ada Generation Mobile

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प्राथमिक विवरण

प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप), RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile, 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 स्थानको रेट नहीं किया गया हैको रेट नहीं किया गया है
लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थानटॉप-100 में नहींटॉप-100 में नहीं
कंप्यूटर स्थापत्य कलाAda Lovelace (2022−2024)Ada Lovelace (2022−2024)
GPU का कोड नामAD104AD107
बाजार क्षेत्रवर्कस्टेशन के लिएमोबाइल वर्कस्टेशन के लिए
प्रकाशन की तारीख21 मार्च 2023 (1 वर्ष पहले)26 फरवरी 2024 (एक साल से भी कम समय पहले)

विस्तृत विनिर्देश

RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile के सामान्य प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि शेडर्स की संख्या, GPU बेस क्लॉक, निर्माण प्रक्रिया, बनावट और गणना की गति। ये पैरामीटर अप्रत्यक्ष रूप से RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile 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 संख्या51202560
कोर का क्लॉक स्पीड1725 MHz1485 MHz
बूस्ट मोड में क्लॉक स्पीड2250 MHz2025 MHz
ट्रांजिस्टरों की संख्या35,800 million18,900 million
विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी5 nm5 nm
थर्मल डिजाइन पावर (TDP)100 Watt35 Watt
टेक्सचर फिल रेट360.0162.0
फ़्लोटिंग-पॉइंट का निष्पादन23.04 TFLOPS10.37 TFLOPS
ROPs6448
TMUs16080
Tensor Cores16080
Ray Tracing Cores4020

फॉर्म फैक्टर और अनुकूलता

अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile 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।

लैपटॉप का आकारइस पर कोई डेटा नहीं हैlarge
इंटरफ़ेसPCIe 4.0 x16PCIe 4.0 x8
चौड़ाई IGPइस पर कोई डेटा नहीं है
बिजली के अनुपूरक कनेकटर्सNoneNone

VRAM क्षमता और प्रकार

यहाँ RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile 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 प्रकारGDDR6GDDR6
अधिकतम समर्थित RAM आकार12 GB6 GB
मेमोरी बस की चौड़ाई192 Bit96 Bit
RAM आवृत्ति2250 MHz2000 MHz
मेमरी बैंडविड्थ432.0 GB/s192.0 GB/s
साझा की गई मेमरी--

कनेक्टिविटी और आउटपुट

RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile 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 करेंNo outputsPortable Device Dependent

एपीआई संगतता

API जो RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।

DirectX12 Ultimate (12_2)12 Ultimate (12_2)
शेडर मॉडल6.86.8
OpenGL4.64.6
OpenCL3.03.0
Vulkan1.31.3
CUDA8.98.9

पक्ष और विपक्ष सारांश


नवीनता 21 मार्च 2023 26 फरवरी 2024
अधिकतम समर्थित RAM आकार 12 GB 6 GB
थर्मल डिजाइन पावर (TDP) 100 वाट 35 वाट

RTX 3500 Embedded Ada Generation में 100% अधिक अधिकतम VRAM मात्रा है।

दूसरी ओर, Nvidia RTX 1000 Ada Generation Mobile को 11 महीने का आयु लाभ है, तथा में 185.7% कम बिजली खपत है।

हम RTX 3500 Embedded Ada Generation और RTX 1000 Ada Generation Mobile के बीच फैसला नहीं कर सकते विजेता चुनने के लिए हमारे पास परीक्षा परिणाम डेटा नहीं है।

ध्यान रखें कि RTX 3500 Embedded Ada Generation एक वर्कस्टेशन कार्ड (गैर-नोटबुक वाला और पेशेवर उद्देश्य के लिए) है जबकि RTX 1000 Ada Generation Mobile एक मोबाइल वर्कस्टेशन कार्ड (नोटबुक वाला और व्यावसायिक उद्देश्य के लिए) है।


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समान GPU के साथ तुलना

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