NVIDIA RTX A4500 Embedded: विनिर्देश और बेंचमार्क
सारांश
NVIDIA ने RTX A4500 Embedded की बिक्री 30 मार्च 2022 को शुरू की है। यह एक Ampere कंप्यूटर स्थापत्य कला वाला नोटबुक कार्ड है जो 8 nm निर्माण प्रक्रिया पर आधारित है और मुख्य रूप से गेमर्रों के लिए लक्षित है। GDDR6 की 16 GB 12 GB/s पर क्लॉक की गई मेमोरी की आपूर्ति की जाती है, और 256 Bit मेमोरी इंटरफ़ेस के साथ मिलकर यह 384.0 GB/s की बैंडविड्थ बनाता है।
अनुकूलता के लिहाज से, यह वाला कार्ड है जो PCIe 4.0 x16 इंटरफेस के माध्यम से जुड़ा हुआ है। बिजली की खपत 80 Watt है।
सामान्य जानकारी
प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप) और RTX A4500 Embedded 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 | को रेट नहीं किया गया है | |
लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थान | टॉप-100 में नहीं | |
कंप्यूटर स्थापत्य कला | Ampere (2020−2022) | |
GPU का कोड नाम | GA104 | |
बाजार क्षेत्र | लैपटॉप के लिए | |
प्रकाशन की तारीख | 30 मार्च 2022 (2 वर्ष पहले) |
तकनीकी विनिर्देश
RTX A4500 Embedded 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 A4500 Embedded 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 | 5888 | 20480 में से (Data Center GPU Max NEXT) |
बूस्ट मोड में क्लॉक स्पीड | 1215 MHz | 3599 में से (Radeon RX 7990 XTX) |
ट्रांजिस्टरों की संख्या | 17,400 million | 14400 में से (GeForce GTX 1070 SLI मोबाइल) |
विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी | 8 nm | 4 में से (Radeon 780M) |
थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 80 Watt | 2400 में से (Data Center GPU Max Subsystem) |
टेक्सचर फिल रेट | 223.6 | 969.9 में से (H100 SXM5 96 GB) |
संगतता, आयाम और आवश्यकताएं
अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ RTX A4500 Embedded 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। नोटबुक वीडियो कार्डस के लिए यह नोटबुक का आकार, कनेक्शन स्लॉट और बस है, अगर वीडियो कार्ड को नोटबुक मदरबोर्ड में मिलाप करने के बजाय स्लॉट में डाला जाता है तो।
इंटरफ़ेस | PCIe 4.0 x16 | |
बिजली के अनुपूरक कनेकटर्स | None |
मेमोरी
यहाँ RTX A4500 Embedded 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 | |
अधिकतम समर्थित RAM आकार | 16 GB | 192 में से (Radeon Instinct MI300X) |
मेमोरी बस की चौड़ाई | 256 Bit | 8192 में से (Radeon Instinct MI250X) |
RAM आवृत्ति | 12 GB/s | 23000 में से (GeForce RTX 4080 SUPER) |
मेमरी बैंडविड्थ | 384.0 GB/s | 3276 में से (Aldebaran) |
वीडियो आउटपुट और पोर्ट
RTX A4500 Embedded पर मौजूद वीडियो कनेक्टर के प्रकार और संख्या. एक नियम के रूप में, यह खंड केवल डेस्कटॉप संदर्भ वीडियो कार्ड के लिए प्रासंगिक है, क्योंकि नोटबुक वालों के लिए कुछ वीडियो आउटपुट की उपलब्धता लैपटॉप मॉडल पर निर्भर करती है।
कनेक्टर्स प्रदर्शित करें | Portable Device Dependent |
API का समर्थन
API जो RTX A4500 Embedded के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।
DirectX | 12 Ultimate (12_2) | |
शेडर मॉडल | 6.7 | |
OpenGL | 4.6 | |
OpenCL | 3.0 | |
Vulkan | 1.3 | |
CUDA | 8.6 |
बेंचमार्क प्रदर्शन
RTX A4500 Embedded का गैर-गेमिंग बेंचमार्क प्रदर्शन प्रस्तुत किया है। ध्यान दें कि समग्र बेंचमार्क प्रदर्शन को 0-100 रेंज में अंकों में मापा जाता है।
Passmark
यह शायद सबसे सर्वव्यापी बेंचमार्क है और पासमार्क परफॉर्मेंसटेस्ट सूट का हिस्सा है। यह ग्राफिक्स कार्ड को विभिन्न लोड के तहत एक संपूर्ण मूल्यांकन देता है और Direct3D के 9, 10, 11 और 12 वे संस्करणों के लिए चार अलग-अलग बेंचमार्क प्रदान करता है (यदि संभव हो तो अंतिम संस्करण को 4K रिज़ॉल्यूशन में ), और और इस के अलावा कुछ और परीक्षण DirectComput क्षमताओं को शामिल करते हुए निष्पाद करता हैं।
बेंचमार्क कवरेज: 25%
RTX A4500 Embedded के लिए अपने किये परीक्षाणों के परिणामों को भेजें।
अनुशंसित प्रोसेसरे
हमारे आँकड़ों के अनुसार ये प्रोसेसर सबसे अधिक RTX A4500 Embedded के साथ उपयोग किए जाते हैं।