Arc B580 vs Tesla PG500-216

Победитель по сводному баллу — Tesla PG500-216 (быстрее на 11%).

vs
Поменять карты — альтернативы по соседнему рейтингу

Сводный балл

Tesla PG500-216 быстрее на 11% 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 −10%
9.7
10.8
AI-инференс −28%
8.4
11.6
3D-рендер +8%
11.8
11.0
Вычисления
11.7
11.6
Энергоэффект. +18%
20.3
17.2
Arc B580 Tesla PG500-216

Плюсы и минусы

Arc B580

  • Производительность ниже на 10%
  • Энергопотребление ниже (190 Вт vs 250 Вт, на 24% экономнее)
  • Меньше видеопамяти (12 ГБ vs 32 ГБ)
  • Есть RT-ядра (20) для трассировки лучей

Tesla PG500-216

  • Производительность выше на 11%
  • Энергопотребление выше (250 Вт vs 190 Вт)
  • Больше видеопамяти (32 ГБ vs 12 ГБ)

Реальные бенчмарки

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

PassMark G3D Mark
Arc B580
15 951
Tesla PG500-216

Чип и ядра

ПараметрArc B580Arc B580Tesla PG500-216Tesla PG500-216
АрхитектураXe2-HPGVolta
ЧипBMG-G21GV100
CUDA-ядра2 5605 120
RT-ядра20
Tensor-ядра640
ROPs80128
TMUs160320
Базовая частота2 670 МГц1 260 МГц
Boost-частота2 670 МГц1 380 МГц
FP32 пик13.67 TFLOPS14.13 TFLOPS
FP16 пик27.34 TFLOPS28.26 TFLOPS
Транзисторы19.6 млрд21.1 млрд
Площадь чипа272 мм²815 мм²
Техпроцесс5 нм12 нм
Дата выпуска2024-12-132019-11-26

Память

ПараметрArc B580Arc B580Tesla PG500-216Tesla PG500-216
Объём12 ГБ32 ГБ
ТипGDDR6HBM2
Шина192 бит4 096 бит
Частота2 375 МГц1 106 МГц
Bandwidth456 ГБ/с1130 ГБ/с
L2 cache18 МБ6 МБ

Питание и форм-фактор

ПараметрArc B580Arc B580Tesla PG500-216Tesla PG500-216
TDP190 Вт250 Вт
Рекомендуемый БП450 Вт600 Вт
Разъём питания1x 8-pin
ИнтерфейсPCIe 4.0 x8PCIe 3.0 x16
Длина200–272 мм
Слотов22
HDMI1× 2.1a
DisplayPort3× 2.1

Технологии и API

ПараметрArc B580Arc B580Tesla PG500-216Tesla PG500-216
DirectX12.212.1
Vulkan1.41.4
OpenGL4.64.6
OpenCL3.03.0
CUDA7.0
DLSS
FSR
XeSSда
Resizable BARдада