Tesla T4 बनाम Data Center GPU Flex 170
सामान्य जानकारी
प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप), Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170, 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 | 183 | को रेट नहीं किया गया है |
लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थान | टॉप-100 में नहीं | टॉप-100 में नहीं |
पैसे के लिए अच्छा मूल्य | 19.52 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
कंप्यूटर स्थापत्य कला | Turing (2018−2021) | Generation 12.7 (2022) |
GPU का कोड नाम | TU104 | DG2-512 |
बाजार क्षेत्र | वर्कस्टेशन के लिए | डेस्कटॉप |
प्रकाशन की तारीख | 13 सितंबर 2018 (5 वर्ष पहले) | 24 अगस्त 2022 (1 वर्ष पहले) |
मौजूदा कीमत | $782 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
पैसे के लिए अच्छा मूल्य
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।
तकनीकी विनिर्देश
Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 के सामान्य प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि शेडर्स की संख्या, GPU बेस क्लॉक, निर्माण प्रक्रिया, बनावट और गणना की गति। ये पैरामीटर अप्रत्यक्ष रूप से Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 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 | 2560 | 4096 |
कोर का क्लॉक स्पीड | 585 MHz | इस पर कोई डेटा नहीं है |
बूस्ट मोड में क्लॉक स्पीड | 1590 MHz | 2050 MHz |
ट्रांजिस्टरों की संख्या | 13,600 million | 21,700 million |
विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी | 12 nm | 6 nm |
थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 70 Watt | 150 Watt |
टेक्सचर फिल रेट | 254.4 | 524.8 |
संगतता, आयाम और आवश्यकताएं
अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 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 3.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
लंबाई | 168 mm | इस पर कोई डेटा नहीं है |
चौड़ाई | 1-slot | 2-slot |
बिजली के अनुपूरक कनेकटर्स | None | 1x 8-pin |
मेमोरी
यहाँ Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 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 | GDDR6 | GDDR6 |
अधिकतम समर्थित RAM आकार | 16 GB | 16 GB |
मेमोरी बस की चौड़ाई | 256 Bit | 256 Bit |
RAM आवृत्ति | 10000 MHz | 16 GB/s |
मेमरी बैंडविड्थ | 320.0 GB/s | 512.0 GB/s |
वीडियो आउटपुट और पोर्ट
Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 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 | No outputs | 1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 2.0 |
HDMI | इस पर कोई डेटा नहीं है | + |
API का समर्थन
API जो Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।
DirectX | 12 Ultimate (12_1) | 12 Ultimate (12_2) |
शेडर मॉडल | 6.5 | 6.6 |
OpenGL | 4.6 | 4.6 |
OpenCL | 1.2 | 3.0 |
Vulkan | 1.2.131 | 1.3 |
CUDA | 7.5 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
फायदे और नुकसान
नवीनता | 13 सितंबर 2018 | 24 अगस्त 2022 |
चिप लिथोग्राफी | 12 nm | 6 nm |
थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 70 वाट | 150 वाट |
हम Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 के बीच फैसला नहीं कर सकते विजेता चुनने के लिए हमारे पास परीक्षा परिणाम डेटा नहीं है।
ध्यान रखें कि Tesla T4 एक वर्कस्टेशन कार्ड (गैर-नोटबुक वाला और पेशेवर उद्देश्य के लिए) है जबकि Data Center GPU Flex 170 एक डेस्कटॉप कार्ड (गैर-नोटबुक वाला और गैर-पेशेवर उद्देश्य के लिए) है।
अगर आपके पास अभी भी समीक्षा किए गए Tesla T4 और Data Center GPU Flex 170 GPUs के बीच चुनाव से संबंधित प्रश्न हैं, तो उन्हें टिप्पणी अनुभाग में पूछें, और हम उनका उत्तर ज़रूर देंगे।
लोकप्रिय GPU की तुलनाए
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