Arc A770M vs Tesla PG500-216

Карты равны по производительности — разница менее 0.5%. Различаются по сценариям и характеристикам.

vs
Поменять карты — альтернативы по соседнему рейтингу

Сводный балл

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
10.9
10.8
AI-инференс −17%
9.7
11.6
3D-рендер +27%
14.0
11.0
Вычисления +16%
13.5
11.6
Энергоэффект. +111%
36.3
17.2
Arc A770M Tesla PG500-216

Плюсы и минусы

Arc A770M

  • Производительность выше на 4%
  • Энергопотребление ниже (120 Вт vs 250 Вт, на 52% экономнее)
  • Меньше видеопамяти (16 ГБ vs 32 ГБ)
  • Есть RT-ядра (32) для трассировки лучей
  • Выше пик FP32 (16.8 TFLOPS vs 14.1)

Tesla PG500-216

  • Производительность ниже на 4%
  • Энергопотребление выше (250 Вт vs 120 Вт)
  • Больше видеопамяти (32 ГБ vs 16 ГБ)

Реальные бенчмарки

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

PassMark G3D Mark
Arc A770M
11 879
Tesla PG500-216

Чип и ядра

ПараметрArc A770MArc A770MTesla PG500-216Tesla PG500-216
АрхитектураXe-HPGVolta
ЧипDG2-512GV100
CUDA-ядра4 0965 120
RT-ядра32
Tensor-ядра640
ROPs128128
TMUs256320
Базовая частота1 650 МГц1 260 МГц
Boost-частота2 050 МГц1 380 МГц
FP32 пик16.79 TFLOPS14.13 TFLOPS
FP16 пик33.59 TFLOPS28.26 TFLOPS
Транзисторы21.7 млрд21.1 млрд
Площадь чипа406 мм²815 мм²
Техпроцесс6 нм12 нм
Дата выпуска2022-01-012019-11-26

Память

ПараметрArc A770MArc A770MTesla PG500-216Tesla PG500-216
Объём16 ГБ32 ГБ
ТипGDDR6HBM2
Шина256 бит4 096 бит
Частота2 000 МГц1 106 МГц
Bandwidth512 ГБ/с1130 ГБ/с
L2 cache16 МБ6 МБ

Питание и форм-фактор

ПараметрArc A770MArc A770MTesla PG500-216Tesla PG500-216
TDP120 Вт250 Вт
Рекомендуемый БП600 Вт
Разъём питания
ИнтерфейсPCIe 4.0 x16PCIe 3.0 x16
Длина
Слотов2
HDMI
DisplayPort

Технологии и API

ПараметрArc A770MArc A770MTesla PG500-216Tesla PG500-216
DirectX12.212.1
Vulkan1.41.4
OpenGL4.64.6
OpenCL3.03.0
CUDA7.0
DLSS
FSR
XeSSда
Resizable BARдада