Arc B570 vs L40 GPU accelerator

Победитель по сводному баллу — Arc B570 (быстрее на 28%).

vs
Поменять карты — альтернативы по соседнему рейтингу
Вместо Arc B570
Вместо L40 GPU accelerator

Сводный балл

Arc B570 быстрее на 28% по сводному баллу.

Позиция в линейке

Где обе карты находятся относительно референс-GPU разных тиров.

По сценариям

Сравнение по 5 component-баллам. Шкала 0-100, где 100 — лидер по этому сценарию во всей нашей базе.

Гейминг +20%
8.1
6.8
AI-инференс −10%
7.0
7.8
3D-рендер +63%
10.0
6.2
Вычисления +98%
9.8
5.0
Энергоэффект. +140%
21.6
9.0
Arc B570 L40 GPU accelerator

Плюсы и минусы

Arc B570

  • Производительность выше на 28%
  • Энергопотребление ниже (150 Вт vs 300 Вт, на 50% экономнее)
  • Меньше видеопамяти (10 ГБ vs 48 ГБ)
  • Есть RT-ядра (18) для трассировки лучей
  • Выше пик FP32 (11.5 TFLOPS vs )

L40 GPU accelerator

  • Производительность ниже на 22%
  • Энергопотребление выше (300 Вт vs 150 Вт)
  • Больше видеопамяти (48 ГБ vs 10 ГБ)

Реальные бенчмарки

Усреднённые результаты из публичных баз: PassMark, Geekbench Browser, 3DMark Hall of Fame.

PassMark G3D Mark
Arc B570
14 065
L40 GPU accelerator
—

Чип и ядра

ПараметрArc B570Arc B570L40 GPU acceleratorL40 GPU accelerator
АрхитектураXe2-HPG—
ЧипBMG-G21—
CUDA-ядра2 304—
RT-ядра18—
Tensor-ядра——
ROPs80—
TMUs144—
Базовая частота2 500 МГц—
Boost-частота2 500 МГц—
FP32 пик11.52 TFLOPS—
FP16 пик23.04 TFLOPS—
Транзисторы19.6 млрд—
Площадь чипа272 мм²—
Техпроцесс5 нм362.1 нм
Дата выпуска2025-01-162022-10-13

Память

ПараметрArc B570Arc B570L40 GPU acceleratorL40 GPU accelerator
Объём10 ГБ48 ГБ
ТипGDDR6GDDR6
Шина160 бит384 бит
Частота2 375 МГц—
Bandwidth380 ГБ/с864 ГБ/с
L2 cache18 МБ—

Питание и форм-фактор

ПараметрArc B570Arc B570L40 GPU acceleratorL40 GPU accelerator
TDP150 Вт300 Вт
Рекомендуемый БП450 Вт—
Разъём питания1x 8-pin—
ИнтерфейсPCIe 4.0 x8—
Длина272 мм—
Слотов2—
HDMI1× 2.1a—
DisplayPort3× 2.1—

Технологии и API

ПараметрArc B570Arc B570L40 GPU acceleratorL40 GPU accelerator
DirectX12.2—
Vulkan1.4—
OpenGL4.6—
OpenCL3.0—
CUDA——
DLSS——
FSR——
XeSSда—
Resizable BARдада