최근 수정 시각 : 2024-09-22 21:44:17

NVIDIA RTX


파일:나무위키+유도.png  
은(는) 여기로 연결됩니다.
배틀그라운드 프로게임단에 대한 내용은 Team Quadro 문서
번 문단을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
참고하십시오.
{{{#!wiki style="margin: -10px -10px;"<tablealign=center><tablewidth=100%><tablebordercolor=#76b900><tablebgcolor=#76b900> 파일:NVIDIA 틀용 로고.svgNVIDIA
GPU 목록
}}}
{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px; min-height: 26px"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin: -6px -1px -11px"
{{{#!wiki style="word-break:keep-all; font-size:0.9em"
<colcolor=white><colbgcolor=#004831> '''
NV
'''
NV1
'''
NV3
'''
RIVA 128
'''
TwiN Texel
(Fahrenheit)
'''
RIVA TNT
RIVA TNT2
'''
QuadPipe
(Celcius)
'''
GeForce 256 - Quadro - -
GeForce 2 - Quadro 2 - -
'''
nFiniteFX I, II
(Kelvin)
'''
GeForce 3 - Quadro DCC - -
GeForce 4 - Quadro 4 Quadro 4 NVS -
'''
CineFX 1.0, 2.0
(Rankine)
'''
GeForce FX - Quadro FX Quadro NVS -
'''
CineFX 3.0, 4.0
(Curie)
'''
GeForce 6 - -
GeForce 7 - QUADRO FX - -
'''
Unified (Shader)
(Tesla)
'''
GeForce 8 - QUADRO NVS TESLA 800
GeForce 9 - - -
GeForce 200 - QUADRO NVS TESLA 1000
GeForce 100 - - - -
GeForce 300 - - - -
'''
Fermi
'''
GeForce 400 - QUADRO - TESLA 2000
GeForce 500 - NVS
'''
Kepler
'''
GeForce 600 - QUADRO K TESLA K
GeForce 700 GTX TITAN
GeForce 800 GTX TITAN BLACK/Z
'''
Maxwell
'''
GeForce 700 - - -
GeForce 800 - - - -
GeForce 900 GTX TITAN X QUADRO M - TESLA M
'''
Pascal
'''
GeForce 10 TITAN X/Xp QUADRO P - TESLA P
'''
Volta
'''
- TITAN V QUADRO GV100 - TESLA V
'''
Turing
'''
GeForce 20 TITAN RTX QUADRO RTX - TESLA T
GeForce 16 - - - -
'''
Ampere
'''
GeForce 30 - RTX A - A
'''
Hopper
'''
- - - - H
'''
Ada Lovelace
'''
GeForce 40 - RTX - -
'''
Blackwell
'''
GeForce 50 - - - -
GeForce · GeForce Laptop · NVIDIA RTX · 데이터 센터 GPU }}}}}}}}}}}}

1. 개요2. Quadro 제품군
2.1. Quadro 데스크톱용 제품군
2.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처
2.1.1.1. Quadro2.1.1.2. Quadro 22.1.1.3. Quadro 4 XGL
2.1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처
2.1.2.1. Quadro DCC2.1.2.2. Quadro 4 XGL
2.1.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처
2.1.3.1. Quadro FX (x000)2.1.3.2. Quadro FX (x100)2.1.3.3. Quadro FX (x300)
2.1.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처
2.1.4.1. Quadro FX (x000)2.1.4.2. Quadro FX (x400)2.1.4.3. Quadro FX (x500)
2.1.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
2.1.5.1. Quadro FX (x600)2.1.5.2. Quadro FX (x700)2.1.5.3. Quadro FX (x800)2.1.5.4. Quadro CX2.1.5.5. Quadro VX
2.1.6. Fermi 마이크로아키텍처
2.1.6.1. Quadro (x000)
2.1.7. Kepler 마이크로아키텍처
2.1.7.1. Quadro K
2.1.8. Maxwell 마이크로아키텍처
2.1.8.1. Quadro M
2.1.9. Pascal 마이크로아키텍처
2.1.9.1. Quadro P
2.1.10. Volta 마이크로아키텍처
2.1.10.1. Quadro V
2.1.11. Turing 마이크로아키텍처
2.1.11.1. Quadro RTX
2.1.12. Ampere 마이크로아키텍처
2.1.12.1. RTX A
2.1.13. Ada Lovelace 마이크로아키텍처
2.1.13.1. RTX Ada
2.2. Quadro 모바일용 제품군
2.2.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처
2.2.1.1. Quadro 4 Go
2.2.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처
2.2.2.1. Quadro 4 Go
2.2.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처
2.2.3.1. Quadro FX Go
2.2.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처
2.2.4.1. Quadro FX Go2.2.4.2. Quadro FX (x500M)
2.2.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
2.2.5.1. Quadro FX (x600M)2.2.5.2. Quadro FX (x700M)2.2.5.3. Quadro FX (x800M)
2.2.6. Fermi 마이크로아키텍처
2.2.6.1. Quadro (x000M)
2.2.7. Kepler 마이크로아키텍처
2.2.7.1. Quadro Kx000M2.2.7.2. Quadro Kx100M
2.2.8. Maxwell 마이크로아키텍처
2.2.8.1. Quadro Kx200M2.2.8.2. Quadro Mx000M2.2.8.3. Quadro Mxx00
2.2.9. Pascal 마이크로아키텍처
2.2.9.1. Quadro Pxx002.2.9.2. Quadro Pxx00 Max-Q
2.2.10. Turing 마이크로아키텍처
2.2.10.1. Quadro RTX2.2.10.2. Quadro RTX Max-Q
2.2.11. Ampere 마이크로아키텍처
2.2.11.1. RTX A
3. NVS 제품군
3.1. NVS 데스크톱용 제품군
3.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처3.1.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처3.1.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처3.1.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처3.1.5. Fermi 마이크로아키텍처3.1.6. Kepler 마이크로아키텍처3.1.7. Maxwell 마이크로아키텍처
3.2. NVS 모바일용 제품군
3.2.1. NV40(Curie) 마이크로아키텍처3.2.2. G80(Tesla) 마이크로아키텍처3.2.3. Fermi 마이크로아키텍처
4. 데이터 센터 GPU 제품군 (구 Tesla)
4.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처4.2. Fermi 마이크로아키텍처4.3. Kepler 마이크로아키텍처4.4. Maxwell 마이크로아키텍처4.5. Pascal 마이크로아키텍처4.6. Volta 마이크로아키텍처4.7. Turing 마이크로아키텍처4.8. Ampere 마이크로아키텍처
5. GRID 제품군
5.1. Kepler 마이크로아키텍처
5.1.1. GRID K15.1.2. GRID K25.1.3. GRID K35.1.4. GRID K5
5.2. Maxwell 마이크로아키텍처
5.2.1. GRID M
6. Mining 제품군
6.1. Pascal 마이크로아키텍처
7. 관련 문서

1. 개요

NVIDIA워크스테이션용 GPU 목록. 용도별로 그래픽 정밀 렌더링용인 Quadro, 비즈니스 멀티 모니터 출력용인 NVS, 고성능 컴퓨팅용인 Tesla, 가상 작업 공간용인 GRID, 암호화폐 채굴용인 Mining 제품군이 있다. 다중 그래픽 처리 기술이 지포스 40에서 사라지자 하이엔드 게이밍혹은 벤치마크 기록깨기용도로도 사용하는 사람이 극히 드물게 있다.[1]

2. Quadro 제품군

1999년 지포스와 비슷한 시기에 탄생했다. 지포스와 다르게 일반 사용자가 아닌 전문가를 대상으로 정밀 렌더링 작업용으로 내놓은 제품이다. 하지만, GPU 칩셋 자체는 지포스와 같다. 같은 칩셋을 쓰고 있음에도 불구하고 단일이 아닌 두 제품군으로 내놓는 것은 하드웨어 자원은 한정되어 있으므로 용도별 드라이버 소프트웨어로 자원 분배를 차등해야 하기 때문이다. 게이밍용인 지포스는 빠른 프레임률을 추구하는 방향으로, 쿼드로는 프레임률이 다소 느려도 정확한 렌더링을 추구하는 방향으로 차등해 놓았다. 전문가용 시장 공략에 대성공한데다가 근본적인 알맹이가 똑같은 게이밍용 지포스보다 전문가용이라는 이유로 훨씬 비싸게 판매해서 더 많은 이득을 보고 있다. 쿼드로와 같은 워크스테이션 GPU를 사용하는 주 목적인 레거시 OpenGL을 사용하는 프로그램들이 점차 없어지면서 3D 작업을 위해 쿼드로를 사용하는 의미가 점차 퇴색되고 있다. 최근에는 ECC/REG 같은 오류 보정 기능이 있는 서버용 메모리와 소비자용 그래픽카드에서 보이는 NVENC 제한[2]이 없고 vGPU등을 지원해 차등화하는 편이다. 지포스 시리즈는 오류 보정 기능이 없는 일반 메모리를 탑재했다. 이는 AMD의 Radeon Instinct 제품군도 마찬가지로 라데온 시리즈와의 차별화를 두고 있다.

다만, 현업자들은 아무리 쿼드로의 특장점이 과거보다 퇴색됐다 하더라도, 일반 지포스 제품과 엄연한 차이가 있다고 말한다. 또한, 여전히 더 비싼 값을 주더라도 동세대 일반 지포스보다 스펙상 성능이 떨어지는 쿼드로를 선택하고 있다. 그 가장 대표적인 이유는 쿼드로로 작업할 때는 작업 시간과 관계 없이 성능이 일정하게 유지되는데, 일반 지포스는 짧은 작업시간 내에서도 성능 널뛰기가 심하다는 것이다. 특히, 무압축 고해상도 2D 작업같은 경우엔 방대한 규모의 VRAM이 필요하기에 쿼드로 제품군을 선택할 수밖에 없다. 또한, 랩탑을 많이 활용하는 기술영업 직군에서도 쿼드로의 인기는 여전한데, 고객사에게 뭔가를 보여줄 때 버벅거리는 모습을 절대 보여줘서는 안 되기 때문이다.

"쿼드로는 지포스랑 별개의 독자적인 것"으로 생각하거나 심지어 "쿼드로는 게임성능이 구리다" 라는 선입견이 상당히 널리 퍼져있는데, 물론 같은 가격대 카드끼리 비교하면 구린게 맞다 사실 기본구조는 지포스나 쿼드로나 거의 같다. 지포스에 쓰던 칩 가져와서 몇몇 기능 해제시켜주고, VRAM 늘리고, 가격 뻥튀기한게 쿼드로다. 그래서 동일 칩을 쓰는 쿼드로와 지포스는 실제로 게임성능이 거의 동일하다. 지포스와 동급의 쿼드로를 찾는법은 간단한데 쿠다코어 갯수로 비교해보면 된다. 예를 들어 하나 찾아보자면 Quadro RTX 8000(쿠다 4608개)은 TU102 풀칩이 들어갔는데 이 칩은 TITAN RTX(쿠다 4608개)에 들어가는 TU102 풀칩과 완전 동일하기 때문에 게임에서만큼은 QUADRO RTX 8000 =< TITAN RTX 라고 볼 수 있다.[3] 따라서 설마 그런 돈지랄을 할사람이 있는지는 모르겠지만 쿼드로로 게임을 해도 게임 하는데에는 전혀 지장이 없다.

2002년부터는 지포스와 마찬가지로 쿼드로에도 랩톱 제품군이 투입되었지만, 랩톱이라는 작고 얇은 제약된 공간 특성상 데스크톱용보다 사양을 낮췄고, 그런 점에서는 랩톱용 지포스와 비슷하다. 모바일 워크스테이션에 탑재하는 쿼드로는 외장 그래픽으로 내놓은 쿼드로 제품군 대부분을 탑재하고 있다. 하지만 전문가용이라 웬만한 게이밍 랩톱보다 훨씬 비싸다. 이에 관한 자세한 내용은 모바일 워크스테이션 문서 참조.

2020년 10월 암페어 아키텍처 기반의 RTX A6000과 A40이 출시되었는데 쿼드로 브랜드가 사라진 채 발표되었다. 이미 사라진 테슬라와 균형을 맞추기 위한 것인지는 확실히 밝혀지지 않았지만, 일단 엔비디아 홈페이지에서는 신형 쿼드로로 소개하고 있다. 다만 제품 명칭에서는 확실하게 사라졌다. 테슬라야 그렇다 쳐도 쿼드로는 지포스와 같이 20년을 이어져 온 브랜드인데 왜 갑자기 사라졌는지가 의문이다.

2.1. Quadro 데스크톱용 제품군

2.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처

2.1.1.1. Quadro
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro NV10
(220㎚)
(111㎟)
4:4:4 135 128 SDR 166 32 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.1.2. Quadro 2
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro 2 Pro NV15
(180㎚)
(90㎟)
4:4:4 200 128 DDR 250
(500)
64 ? ?
Quadro 2 MXR NV11
(180㎚)
(65㎟)
2:4:4 SDR 183 32 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.1.3. Quadro 4 XGL
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro 4 550 XGL NV17
(150㎚)
(65㎟)
2:4:4 270 128 DDR 200
(400)
64 ? ?
Quadro 4 500 XGL 250 SDR 166 128 ? ?
Quadro 4 580 XGL NV18
(150㎚)
(65㎟)
300 DDR 200
(400)
64 ? ?
Quadro 4 380 XGL 275 256
(512)
128 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처

2.1.2.1. Quadro DCC
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro DCC NV20
(150㎚)
(128㎟)
4:1:4:4 200 128 SDR 230 64 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.2.2. Quadro 4 XGL
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro 4 900 XGL NV25
(150㎚)
(142㎟)
4:2:8:8 300 128 DDR 325
(650)
128 ? ?
Quadro 4 750 XGL 275 225
(450)
? ?
Quadro 4 700 XGL 64 ? ?
Quadro 4 980 XGL NV28
(150㎚)
(101㎟)
300 325
(650)
128 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처

2.1.3.1. Quadro FX (x000)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 1000 NV30
(130㎚)
(200㎟)
4:2:8:4 300 128 GDDR2 300
(600)
128 ? ?
Quadro FX 2000 400 400
(800)
? ?
Quadro FX 3000 NV35
(130㎚)
(207㎟)
4:3:8:8 256 DDR 425
(850)
256 ? ?
Quadro FX 700 4:1:4:4 275 128 275
(550)
128 ? ?
Quadro FX 600
[4]
NV34
(150㎚)
(91㎟)
4:2:4:4 270 240
(480)
? ?
Quadro FX 500 4:1:4:4 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.3.2. Quadro FX (x100)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro FX 1100 NV36
(130㎚)
(125㎟)
4:3:4:4 425 128 GDDR2 325
(650)
256 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.3.3. Quadro FX (x300)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 1300 NV38
(130㎚)
(207㎟)
8:3:8:8 350 128 DDR 275
(550)
128 ? ?
Quadro FX 330 NV35
(130㎚)
(207㎟)
4:2:4:2 250 64 GDDR2 200
(400)
64 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

2.1.4.1. Quadro FX (x000)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 4000 NV40
(130㎚)
(287㎟)
12:5:12:8 375 256 GDDR3 500
(1000)
256 ? ?
Quadro FX 4000 SDI NV41
(130㎚)
(225㎟)
12:5:12:12 425 ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.4.2. Quadro FX (x400)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 4400 NV40
(AGP)
(130㎚)
(287㎟)
12:5:12:12 375 256 GDDR3 525
(1050)
256 ? ?
Quadro FX 3450 NV41
(PCIe)
(130㎚)
(225㎟)
425 500
(1000)
? ?
Quadro FX 3400 NV45
(PCIe)
(130㎚)
(287㎟)
350 450
(900)
? ?
Quadro FX 1400 NV41
(PCIe)
(130㎚)
(225㎟)
12:5:12:8 128 DDR 300
(600)
128 ? ?
Quadro FX 540 NV43
(PCIe)
(110㎚)
(150㎟)
8:4:8:8 300 GDDR3 250
(500)
? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.4.3. Quadro FX (x500)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 4500 G70
NV47
(110㎚)
(333㎟)
24:8:24:16 430 256 GDDR3 525
(1050)
512 ? ?
Quadro FX 5500 G71
NV49
(90㎚)
(196㎟)
650 505
(1010)
1024 ? ?
Quadro FX 4500 X2 24:8:24:16
x2
375 256
x2
605
(1210)
512
x2
? ?
Quadro FX 3500 20:7:20:16 450 256 660
(1320)
256 ? ?
Quadro FX 1500 325 625
(1250)
? ?
Quadro FX 560 G73
NV4B
(90㎚)
(125㎟)
12:5:12:8 350 128 600
(1200)
128 ? ?
Quadro FX 550 NV43
(110㎚)
(150㎟)
8:4:8:8 360 400
(800)
? ?
Quadro FX 350 G72
NV4A
(90㎚)
(81㎟)
4:3:4:2 550 64 DDR2 405
(810)
? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

2.1.5.1. Quadro FX (x600)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 5600 G80
(90㎚)
(484㎟)
128:32:24
(8, 16)
600
(코어)
1350
(셰이더)
384 GDDR3 800
(1600)
1536 171 2999
FX 4600 96:24:24
(6, 12)
500
(코어)
1200
(셰이더)
700
(1400)
768 134 1999
<rowcolor=white> {{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.5.2. Quadro FX (x700)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 3700 G92
(65㎚)
(324㎟)
112:56:16
(7, 14)
500
(코어)
1250
(셰이더)
256 GDDR3 800
(1600)
512 78 1599
FX 4700 X2 128:64:16
(8 x2, 16 x2)
x2
600
(코어)
1500
(셰이더)
256
x2
1024
x2
226 2999
FX 1700 G84
(80㎚)
(169㎟)
32:16:8
(2, 4)
460
(코어)
920
(셰이더)
256 DDR2 400
(800)
512 42 699
FX 570 16:8:8
(1, 2)
128 256 38 199
FX 370 16:8:4
(1, 2)
360
(코어)
720
(셰이더)
64 500
(1000)
35 129
FX 370 LP G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
540
(코어)
1080
(셰이더)
25
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.5.3. Quadro FX (x800)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 5800 G200B
(55㎚)
(470㎟)
240:80:32
(10, 30)
500
(코어)
1250
(셰이더)
256 GDDR3 800
(1600)
512 78 1599
FX 4800 192:64:24
(8, 24)
602
(코어)
1204
(셰이더)
384 1536 150 1799
FX 3800 192:64:16
(8, 24)
256 1024 108 799
FX 1800 G94
(65㎚)
(240㎟)
64:32:12
(4, 8)
550
(코어)
1375
(셰이더)
192 768 59 489
FX 580 G96C
(55㎚)
(121㎟)
32:16:8
(2, 4)
450
(코어)
1125
(셰이더)
128 512 40 199
FX 380 G96
(65㎚)
(144㎟)
16:8:8
(1, 2)
450
(코어)
1100
(셰이더)
700
(1400)
256 34 129
FX 380 LP GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
650
(코어)
1375
(셰이더)
64 800
(1600)
512 28 169
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】


FX1800의 경우 드라이버 설치 중 블루스크린이 뜨는 경우가 있는데 이럴 경우 그래픽 카드 바이오스를 다시 덮어써주면 정상적으로 사용 가능한 경우도 있다.
2.1.5.4. Quadro CX
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
CX G200B
(55㎚)
(470㎟)
192:64:24
(8, 24)
602
(코어)
1204
(셰이더)
384 GDDR3 800
(1600)
1536 150 1999
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.5.5. Quadro VX
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
VX 200 G92
(65㎚)
(324㎟)
112:56:16
(7, 14)
450
(코어)
1125
(셰이더)
256 GDDR3 800
(1600)
512 75 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.6. Fermi 마이크로아키텍처

2.1.6.1. Quadro (x000)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> 7000 GF110
(40㎚)
(520㎟)
512:64:48
(4, 16)
651
(코어)
1301
(셰이더)
768 384 GDDR5 924
(3696)
6 204 14499
6000 GF100
(40㎚)
(529㎟)
448:56:48
(4, 14)
574
(코어)
1147
(셰이더)
747
(2988)
4399
5000 352:44:40
(3, 11)
513
(코어)
1026
(셰이더)
640 320 750
(3000)
2.5 152 2499
4000 256:32:32
(2, 8)
475
(코어)
950
(셰이더)
512 256 702
(2808)
2 142 1199
2000 GF106
(40㎚)
(238㎟)
192:32:16
(1, 4)
625
(코어)
1250
(셰이더)
256 128 650
(2600)
1 62 599
600 GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
640
(코어)
1280
(셰이더)
DDR3 800
(1600)
40 179
400 GT216
(40㎚)
(100㎟)
48:16:8
(2, 6)
450
(코어)
1125
(셰이더)
- 64 770
(1540)
0.5 32 169
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

이 모델까지 듀얼 DVI를 지원하기 때문에 일반적인 사무실에서 2D 작업용으로 쓰기에 괜찮다. 쿼드로 K시리즈만 가도 dp 포트가 달리기 때문이다.
쿼드로 2000은 크기도 작고 6pin 보조전원을 필요로 하지 않아 사무실 컴퓨터에서 쓰기에도 용이하다.

2.1.7. Kepler 마이크로아키텍처

2.1.7.1. Quadro K
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX/SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>K6000 GK110
(28㎚)
(561㎟)
2880:240:48
(5, 15)
797
(기본)
902
(부스트)
1536 384 GDDR5 1502
(6008)
12 225 5265
K5200 2304:192:48
(4, 12)
667
(기본)
771
(부스트)
1024 256 8 150 ?
K5000 GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
(4, 8)
706
(기본)
512 1350
(5400)
4 122 2499
K4200 1344:112:32
(4, 7)
771
(기본)
784
(부스트)
108 ?
K4000 GK106
(28㎚)
(221㎟)
768:64:24
(2, 4)
810
(기본)
384 192 1404
(5616)
3 80 1269
K2200 GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1046
(기본)
1124
(부스트)
2048 128 1253
(5012)
4 68 ?
K2000 GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
954
(기본)
256 1000
(4000)
2 51 599
K1200 GM107
(28㎚)
(148㎟)
512:32:16
(1, 4)
1058
(기본)
1124
(부스트)
2048 1250
(5000)
4 45 ?
K620 384:16:16
(1, 3)
1058
(기본)
1124
(부스트)
DDR3 900
(1800)
2 41 ?
K600 GK107
(28㎚)
(118㎟)
192:16:16
(1, 1)
876
(기본)
256 891
(1792)
1 41 199
K420 ?
K410 192:16:8
(1, 1)
706
(기본)
128 64 0.5 38 149
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.8. Maxwell 마이크로아키텍처

2.1.8.1. Quadro M
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX/SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> M6000 GM200
(28㎚)
(601㎟)
3072:192:96
(6, 24)
988
(기본)
1114
(부스트)
3 384 GDDR5 1653
(6612)
12
24
250 4999
M5000 GM204
(28㎚)
(398㎟)
2048:128:64
(4, 16)
861
(기본)
1038
(부스트)
2 256 8 150 ?
M4000 1664:104:64
(4, 13)
773 120 ?
M3000 SE 1024:64:32
(2, 8)
540 1253
(5012)
4 75 ?
M2000 GM206
(28㎚)
(228㎟)
768:48:32
(2, 6)
872
(기본)
1180
(부스트)
1 128 1653
(6612)
?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.9. Pascal 마이크로아키텍처

2.1.9.1. Quadro P
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> GP100 GP100
(16㎚)
(610㎟)
3584:224:96
(6, 56)
1380
(기본)
1441
(부스트)
4 4096 HBM2 900
(1800)
16 235 6999
P6000 GP102
(16㎚)
(471㎟)
3840:240:96
(6, 30)
1417
(기본)
1531
(부스트)
3 384 GDDR5X 1127
(9016)
24 250 4999
P5000 GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20)
1607
(기본)
1733
(부스트)
2 256 16 180 2499
P4000 1792:112:64
(4, 14)
1202
(기본)
1480
(부스트)
GDDR5 1901
(7604)
8 105 815
P2000 GP106
(16㎚)
(200㎟)
1024:64:40
(2, 8)
1076
(기본)
1480
(부스트)
1.25 160 1752
(7008)
5 75 ?
P1000 GP107
(16㎚)
(132㎟)
640:40:32
(1, 5)
1266
(기본)
1480
(부스트)
1 128 1253
(5012)
4 47 ?
P620 384:24:16
(1, 3)
1354
(기본)
1455
(부스트)
1003
(4012)
2 40 ?
P600 1329
(기본)
1557
(부스트)
0.5 64 ?
P400 256:16:16
(1, 2)
1228
(기본)
1328
(부스트)
30 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.10. Volta 마이크로아키텍처

2.1.10.1. Quadro V
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
GV100 GV100
(12㎚)
(815㎟)
5120:640:320:128
(6, 80)
1132
(기본)
1628
(부스트)
8 4096 HBM2 850
(1700)
32 250 8999
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.11. Turing 마이크로아키텍처

2.1.11.1. Quadro RTX
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX 8000 TU102
(12㎚)
(754㎟)
4608:576:288:72:96
(6, 72)
1005
(기본)
1200
(부스트)
6 384 GDDR6 1750
(14000)
48 250 9999
RTX 6000 1440
(기본)
1770
(부스트)
24 6299
RTX 5000 TU104
(12㎚)
(545㎟)
3072:384:192:48:64
(6, 48)
1620
(기본)
1815
(부스트)
4 256 16 200 2299
RTX 4000 2304:288:144:36:64
(5, 36)
1215
(기본)
1710
(부스트)
1625
(13000)
8 160 899
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】


같은 세대의 GeForce 20이 그렇듯 USB-C 단자를 지원한다.

2.1.12. Ampere 마이크로아키텍처

2.1.12.1. RTX A
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX A6000 GA102
(8㎚)
(628㎟)
10752:336:336:84:112
(7, 84)
1410
(기본)
1800
(부스트)
6 384 GDDR6 2000
(16000)
48 300 ????
RTX A5500 10240:320:320:80:96
(7, 80)
1170
(기본)
1695
(부스트)
24 230 ????
RTX A5000 8192:256:256:64:96
(6, 64)
1170
(기본)
1695
(부스트)
24 ????
RTX A4500 GA104
(8㎚)
(393㎟)
7168:224:224:56:96
(6, 56)
1050
(기본)
1650
(부스트)
4 320 1750
(14000)
20 200 ????
RTX A4000 6144:192:192:48:96
(6, 48)
745
(기본)
1560
(부스트)
256 16 140 ????
RTX A2000 GA106
(8㎚)
(276㎟)
3328:104:104:26:48
(3, 26)
562
(기본)
1200
(부스트)
2.25 192 1500
(12000)
6
12
70 ???
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.1.13. Ada Lovelace 마이크로아키텍처

2.1.13.1. RTX Ada
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX 6000 Ada AD102
(4㎚)
(609㎟)
18176:568:568:142:192
(12, 142)
915
(기본)
2505
(부스트)
96 384 GDDR6 2500
(20000)
48 300 6799
RTX 5000 Ada 12800:400:400:100:???
(12, ???)
1170
(기본)
2500
(부스트)
?? 256 ????
(18000)
32 250 3999
RTX 4500 Ada AD104
(4㎚)
(295㎟)
7680:240:240:60:??
(5, ??)
???
(기본)
2600
(부스트)
?? 192 24 210 ????
RTX 4000 Ada[5] 6144:192:192:48:80
(5, 48)
???
(기본)
2200
(부스트)
48 160 20 130 ????
RTX 4000 Ada SFF[6] 720
(기본)
1560
(부스트)
1750
(16000)
70 1249
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2. Quadro 모바일용 제품군

2.2.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처

2.2.1.1. Quadro 4 Go
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro 4 500 Go GL NV17
(150㎚)
(65㎟)
2:4:2 220 128 SDR 220 64 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처

2.2.2.1. Quadro 4 Go
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro 4 700 Go GL NV28
(150㎚)
(101㎟)
4:2:4:4 176 128 SDR 200 64 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처

2.2.3.1. Quadro FX Go
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
Quadro FX Go 1000 NV36
(130㎚)
(125㎟)
4:3:4:4 295 128 DDR 285
(570)
128 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

2.2.4.1. Quadro FX Go
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX Go 1400 NV41
(130㎚)
(225㎟)
8:5:8:8 275 256 DDR 295
(590)
256 ?
Quadro FX Go 540 NV43
(110㎚)
(150㎟)
8:4:8:8 300 128 225
(450)
128 25
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.4.2. Quadro FX (x500M)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro FX 3500M G71
NV49
(90㎚)
(196㎟)
24:8:24:16 575 256 GDDR3 600
(1200)
512 45
Quadro FX 2500M 500
Quadro FX 1500M 20:7:24:16 375 500
(1000)
Quadro FX 550M G73
NV4B
(90㎚)
(125㎟)
12:5:12:8 480 128 35
Quadro FX 350M G72
NV4A
(90㎚)
(81㎟)
4:3:4:2 450 450
(900)
256 15
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

2.2.5.1. Quadro FX (x600M)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 3600M G92
(65㎚)
(324㎟)
96:48:16
(6, 12)
500
(코어)
1250
(셰이더)
256 GDDR3 800
(1600)
512 70
FX 2600M 64:32:16
(4, 8)
799
(1598)
FX 1600M G84
(80㎚)
(169㎟)
32:16:8
(2, 4)
625
(코어)
1250
(셰이더)
128 800
(1600)
50
FX 360M G86
(80㎚)
(127㎟)
16:8:4
(1, 2)
400
(코어)
800
(셰이더)
64 DDR2 600
(1200)
256 17
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.5.2. Quadro FX (x700M)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 3700M G92
(65㎚)
(324㎟)
128:64:16
(8, 16)
550
(코어)
1375
(셰이더)
256 GDDR3 800
(1600)
1024 75
FX 2700M G94
(65㎚)
(240㎟)
48:24:16
(3, 6)
530
(코어)
1325
(셰이더)
799
(1598)
512 65
FX 1700M G96
(65㎚)
(144㎟)
32:16:8
(2, 4)
625
(코어)
1550
(셰이더)
128 800
(1600)
50
FX 770M 500
(코어)
1250
(셰이더)
35
FX 570M G84
(80㎚)
(169㎟)
475
(코어)
950
(셰이더)
700
(1400)
45
FX 370M G98
(65㎚)
(86㎟)
8:4:4
(1, 1)
550
(코어)
1400
(셰이더)
64 600
(1200)
256 20
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.5.3. Quadro FX (x800M)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> FX 3800M G92
(65㎚)
(324㎟)
128:64:16
(8, 16)
675
(코어)
1650
(셰이더)
256 GDDR3 1000
(2000)
1024 100
FX 2800M 96:48:16
(6, 12)
600
(코어)
1500
(셰이더)
75
FX 1800M GT215
(40㎚)
(144㎟)
72:24:8
(3, 9)
561
(코어)
1125
(셰이더)
128 GDDR5 550
(2200)
45
FX 880M GT216
(40㎚)
(100㎟)
48:16:8
(2, 6)
500
(코어)
1250
(셰이더)
GDDR3 790
(1580)
35
FX 380M GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
550
(코어)
1400
(셰이더)
64 512 25
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.6. Fermi 마이크로아키텍처

2.2.6.1. Quadro (x000M)
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> 5010M GF110
(40㎚)
(520㎟)
384:48:32
(3, 12)
450
(코어)
900
(셰이더)
512 256 GDDR5 650
(2600)
4 100
5000M GF100
(40㎚)
(529㎟)
320:40:32
(3, 10)
405
(코어)
810
(셰이더)
600
(2400)
1.75
4000M GF104
(40㎚)
(332㎟)
336:56:32
(2, 7)
475
(코어)
950
(셰이더)
625
(2500)
2
3000M 240:40:32
(2, 5)
450
(코어)
900
(셰이더)
75
2000M GF106
(40㎚)
(238㎟)
192:32:16
(1, 4)
550
(코어)
1100
(셰이더)
256 128 DDR3 900
(1800)
55
1000M GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
700
(코어)
1400
(셰이더)
45
500M 1 35
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.7. Kepler 마이크로아키텍처

2.2.7.1. Quadro Kx000M
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K5000M GK104
(28㎚)
(294㎟)
1344:112:32
(4, 7)
601
(기본)
512 256 GDDR5 750
(3000)
4 100
K4000M 960:80:32
(3, 5)
700
(2800)
K3000M 576:48:32
(2, 3)
654
(기본)
2 75
K2000M GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
745
(기본)
256 128 DDR3 900
(1800)
55
K1000M 192:16:16
(1, 1)
850
(기본)
45
K500M 192:16:8
(1, 1)
128 64 800
(1600)
1 35
K200M
K100M
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.7.2. Quadro Kx100M
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K5100M GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
(4, 8)
771
(기본)
512 256 GDDR5 900
(3600)
8 100
K4100M 1152:96:32
(3, 6)
706
(기본)
800
(3200)
4
K3100M 768:64:32
(2, 4)
75
K2100M GK106
(28㎚)
(221㎟)
576:48:16
(2, 3)
667
(기본)
256 128 752
(3016)
2 55
K1100M GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
706
(기본)
700
(2800)
45
K610M GK208
(28㎚)
(87㎟)
192:16:8
(1, 1)
980
(기본)
128 64 650
(2600)
1 30
K510M 846
(기본)
600
(2400)
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.8. Maxwell 마이크로아키텍처

2.2.8.1. Quadro Kx200M
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K2200M GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
667
(기본)
2 128 GDDR5 1253
(5012)
2 65
K620M GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1029
(기본)
1 64 DDR3 900
(1800)
30
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.8.2. Quadro Mx000M
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> M5000M GM204
(28㎚)
(398㎟)
1536:96:64
(3, 12)
975
(기본)
2 256 GDDR5 1253
(5012)
8 100
M4000M 1280:80:64
(3, 10)
4
M3000M 1024:64:32
(2, 8)
1050
(기본)
1 128 75
M2000M GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1029
(기본)
1098
(부스트)
2 55
M1000M 512:32:16
(1, 4)
993
(기본)
2 40
M600M 384:24:8
(1, 3)
1029
(기본)
1124
(부스트)
30
M500M GM108
(28㎚)
(81㎟)
1 64 DDR3 900
(1800)
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.8.3. Quadro Mxx00
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> M5500 GM204
(28㎚)
(398㎟)
2048:128:64
(4, 16)
861
(기본)
1038
(부스트)
2 256 GDDR5 1753
(7012)
8 150
M2200 GM206
(28㎚)
(228㎟)
1024:64:32
(2, 8)
1025
(기본)
1 128 1375
(5500)
4 55
M1200 GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1093
(기본)
2 128 1253
(5012)
45
M620 512:32:16
(1, 4)
756
(기본)
977
(부스트)
2 30
M520 GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1041
(기본)
1 64 25
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.9. Pascal 마이크로아키텍처

2.2.9.1. Quadro Pxx00
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> P5200 GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20)
1556
(기본)
1746
(부스트)
2 256 GDDR5 1800
(7200)
16 100
P5000 2048:128:64
(4, 16)
1278
(기본)
1582
(부스트)
1502
(6008)
P4200 2304:144:64
(4, 18)
1227
(기본)
1647
(부스트)
8
P4000 1792:112:64
(3, 14)
1227
(기본)
P3200 1328
(기본)
1476
(부스트)
1.5 192 1753
(7012)
6 75
P3000 1280:80:48
(2, 10)
1088
(기본)
1215
(부스트)
P2000 GP107
(16㎚)
(132㎟)
768:48:32
(1, 6)
1557
(기본)
1607
(부스트)
1 128 1502
(6008)
4 50
P1000 512:32:16
(1, 4)
1303
(기본)
1493
(부스트)
40
P600 384:24:16
(1, 3)
1430
(기본)
1557
(부스트)
1253
(5012)
25
P500 GP108
(16㎚)
(74㎟)
256:16:16
(1, 2)
1228
(기본)
1455
(부스트)
0.5 64 2 18
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.9.2. Quadro Pxx00 Max-Q
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> P5200 Max-Q GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20)
1316
(기본)
1569
(부스트)
2 256 GDDR5 1804
(7216)
16 100
P4000 Max-Q 1792:112:64
(4, 14)
1114
(기본)
1228
(부스트)
1502
(6008)
8
P3200 Max-Q 1139
(기본)
1404
(부스트)
1.5 192 1753
(7012)
6 75
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.10. Turing 마이크로아키텍처

2.2.10.1. Quadro RTX
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX 5000 TU104
(12㎚)
(545㎟)
3072:384:192:48:64
(6, 48)

(기본)

(부스트)
4 256 GDDR6 1750
(14000)
16 110
RTX 4000 2560:320:160:40:64
(5, 40)
1110
(기본)
1560
(부스트)
8
RTX 3000 TU106
(12㎚)
(445㎟)
2304:288:144:36:48
(5, 36)
945
(기본)
1380
(부스트)
6 60~80
RTX T2000 TU117
(12㎚)
(200㎟)
1024:0:64:0:32
(2, 0)
1575
(기본)
1785
(부스트)
1 128 GDDR5 2000
(8000)
4 60
RTX T1000 896:0:56:0:32
(2, 0)
1395
(기본)
1455
(부스트)
40~50
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
2.2.10.2. Quadro RTX Max-Q
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX 5000 Max-Q TU104
(12㎚)
(545㎟)
3072:384:192:48:64
(6, 48)
600
(기본)
1350
(부스트)
4 256 GDDR6 1750
(14000)
16 80
RTX 4000 Max-Q 2560:320:160:40:64
(5, 40)
1005
(기본)
1200
(부스트)
1625
(13000)
8
RTX 3000 Max-Q TU106
(12㎚)
(445㎟)
2304:288:144:36:48
(5, 36)
600
(기본)
1215
(부스트)
6 60
RTX T2000 Max-Q TU117
(12㎚)
(200㎟)
1024:0:64:0:32
(2, 0)

(기본)

(부스트)
1 128 GDDR5 2000
(8000)
4 40
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

2.2.11. Ampere 마이크로아키텍처

2.2.11.1. RTX A
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TC:TMU:RT:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> RTX A5500 GA103
(8㎚)
(496㎟)
7424:232:232:58:96
(6, 58)
????
(기본)
????
(부스트)
4 256 GDDR6 2000
(16000)
16 80~165 ????
RTX A4500 GA104
(8㎚)
(393㎟)
5888:184:184:46:96
(6, 46)
????
(기본)
????
(부스트)
16 80~140 ????
RTX A3000 4096:128:128:32:80
(5, 32)
???
(기본)
????
(부스트)
192 1750
(14000)
12 60~130 ????
RTX A2000 GA107
(8㎚)
(???㎟)
2560:80:80:20:32
(2, 20)
???
(기본)
????
(부스트)
1.5 8 35~95 ???
RTX A1000 2048:64:64:16:32
(2, 16)
???
(기본)
????
(부스트)
128 4 35~95 ???
RTX A500 2048:64:64:16:32
(2, 16)
???
(기본)
????
(부스트)
64 4 20~60 ???
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3. NVS 제품군

2003년부터 등장한 비즈니스 멀티 모니터 출력용 제품군으로, 본래 쿼드로에서 파생된 녀석이라 2009년까지는 제품명이 NVS 앞에 쿼드로가 붙여 있었다가 2010년 이후에 출시된 제품부터 쿼드로를 뺀 것이 현재의 모습이다. 멀티 모니터용으로써는 과거엔 매트록스가 꽉 잡고 있었기 때문에 지포스에서는 좀처럼 볼 수 없는 하위 GPU를 2개 붙인 형태의 제품을 통해 멀티 모니터 지원을 꾀하기도 했지만 현재까지도 인지도는 낮은 편. 2015년 11월에 발매한 맥스웰 아키텍처 기반의 NVS 810이 최신 NVS 제품으로 이 제품이 나와서야 멀티 모니터 출력용 그래픽 카드에 걸맞은 스펙을 갖추었다. 최대 8개의 디스플레이 출력을 지원하는데 80만원을 호가할 만큼 만만한 제품이 아니다. 이보다 하위 제품은 최대 4개로 4개의 출력은 지포스 제품군에서도 흔하게 볼 수 있어서 4개 이하의 모니터 출력만큼은 효용성이 많이 줄어든 상태. 가격 대비 더 많은 모니터 출력 지원이라면 NVIDIA보단 차라리 AMD 라데온을 알아보는게 더 나을 정도.

쿼드로와 마찬가지로 NVS도 랩톱용 제품군이 존재한다. 그런데 저렴한 중고 워크스테이션 랩톱을 구한답시고 알아본 그래픽의 스펙이 NVS가 붙은 경우가 제법 많이 보이는데 광고 카탈로그에도 NVS 계열 모델에 대한 제원이 자세하지 않은 경우가 많아서 뭔가 좋아보이는 네이밍으로 착각해 낭패볼 수 있으니 주의할 것. NVS는 지금까지 NVS 510M(G71 칩셋 즉 지포스 Go 7900 GTX)을 제외하면 메인스트림 이상의 체급인 칩셋이 사용된 적이 별로 없고 로우엔드 칩셋이 주로 사용되는 명색이 멀티 모니터 출력용인 모델이다. 그래픽 정밀 렌더링용 중고 워크스테이션 랩톱을 알아보고 있는데 뭐가 뭔지 잘 모르겠다면 너무 저렴해 보이는 워크스테이션 랩톱은 일단 거르는 것이 좋은데 쿼드로가 아닌 NVS가 탑재된 제품일 확률이 높다.

NVS에 대한 정보는 해당 공식 홈페이지에서도 확인할 수 있다.[7][8]

3.1. NVS 데스크톱용 제품군

3.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro 4 100 NVS NV17
(150㎚)
(65㎟)
2:4:2 250 128 DDR 166
(332)
64 ? ?
Quadro 4 200 NVS 250
(500)
? ?
Quadro 4 400 NVS PCI 220 166
(332)
? ?
Quadro NVS 280 PCI NV18
(150㎚)
(65㎟)
275 250
(500)
? ?
Quadro NVS 280 SD 250 64 200
(400)
? ?
Quadro NVS 55 PCI ? ?
Quadro NVS 50 PCI ? ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro NVS 280 AGP NV34
(150㎚)
(91㎟)
4:1:4:4 275 128 DDR 250
(500)
64 ? ?
Quadro NVS 280 PCIe NV37
(150㎚)
(91㎟)
13 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro NVS 440 NV43
(110㎚)
(150㎟)
8:4:8:8
x2
275 128
x2
DDR 250
(500)
128
x2
31 ?
Quadro NVS 285 NV44
(150㎚)
(91㎟)
4:3:4:2 128 128 18 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro NVS 290 G86
(80㎚)
(127㎟)
16:8:4
(1, 2)
459
(코어)
918
(셰이더)
64 DDR2 400
(800)
256 21 149
Quadro NVS 295 G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
540
(코어)
1300
(셰이더)
GDDR3 695
(1390)
23 ?
Quadro NVS 420 8:8:4
x2
(1 x2, 1 x2)
550
(코어)
1400
(셰이더)
64
x2
700
(1400)
256
x2
40 ?
Quadro NVS 450 480
(코어)
1200
(셰이더)
35 ?
NVS 300 GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
520
(코어)
1230
(셰이더)
64 790
(1380)
512 18 109
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.5. Fermi 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> NVS 310 GF119
(40㎚)
(79㎟)
48:8:4
(1, 1)
523
(코어)
1046
(셰이더)
128 64 DDR3 875
(1750)
0.5 20 159
NVS 315 1 19
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.6. Kepler 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
NVS 510 GK107
(28㎚)
(118㎟)
192:16:16
(1, 1)
797
(기본)
256 128 DDR3 891
(1782)
2 35 449
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.1.7. Maxwell 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
NVS 810 GM107
(28㎚)
(148㎟)
512:32:16
x2
(1 x2, 4 x2)
902
(기본)
1033
(부스트)
0.5
x2
64
x2
DDR3 900
(1800)
2
x2
68 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.2. NVS 모바일용 제품군

3.2.1. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP 클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro NVS 510M G71
NV49
(90㎚)
(196㎟)
24:8:24:16 450 128 GDDR3 600
(1200)
256 35
Quadro NVS 300M G73
NV4B
(90㎚)
(125㎟)
4:3:4:2 500 700
(1400)
16
Quadro NVS 120M G72
NV4A
(90㎚)
(81㎟)
450 64 DDR2 512 10
Quadro NVS 110M 300 DDR 300
(600)
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.2.2. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> Quadro NVS 320M G84
(80㎚)
(169㎟)
32:16:8
(1, 2)
575
(코어)
1150
(셰이더)
128 GDDR3 700
(1400)
512 20
Quadro NVS 160M G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
580
(코어)
1450
(셰이더)
64 256 12
Quadro NVS 150M 530
(코어)
1300
(셰이더)
10
Quadro NVS 140M G86
(80㎚)
(127㎟)
16:8:4
(1, 2)
400
(코어)
800
(셰이더)
64 DDR2 600
(1200)
512 12
Quadro NVS 135M 594
(1188)
256 10
Quadro NVS 130M 8:4:4
(1, 1)
DDR 700
(1400)
NVS 5100M GT216
(40㎚)
(100㎟)
48:16:8
(2, 6)
550
(코어)
1210
(셰이더)
128 GDDR3 800
(1600)
1024 35
NVS 3100M GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
606
(코어)
1468
(셰이더)
64 790
(1580)
512 14
NVS 2100M 535
(코어)
1230
(셰이더)
11
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

3.2.3. Fermi 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> NVS 5400M GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
660
(코어)
1320
(셰이더)
256 128 DDR3 900
(1800)
2 [9] 35
NVS 5200M 672
(코어)
1344
(셰이더)
128 64 GDDR5 785
(3140)
1 25
GF117
(28㎚)
(116㎟)
DDR3 900
(1800)
NVS 4200M GF119
(40㎚)
(79㎟)
48:8:4
(1, 1)
810
(코어)
1620
(셰이더)
800
(1600)
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

4. 데이터 센터 GPU 제품군 (구 Tesla)


파일:나무위키+유도.png  
은(는) 여기로 연결됩니다.
Tesla 마이크로아키텍처에 대한 내용은 NVIDIA/GPU 문서
3.8번 문단을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
, 에 대한 내용은 문서
번 문단을
번 문단을
부분을
부분을
참고하십시오.
2020년 5월까지 사용되던 상표는 Tesla

2007년 5월부터 내놓은 상표로, GPU가 게임용 연산에만 사용되는 것이 아닌 범용 연산(GPGPU)용으로 확대되면서 고성능 연산 작업을 목적으로 하는 곳을 공략하기 위한 제품군이다. Tesla도 알맹이는 지포스와 같지만 대체로 디스플레이 출력 단자가 없는데다 연산에 주로 사용되기 때문에 GPU 내부에 있는 텍스처 유닛과 ROP이 쓸 일은 없다. 게임 그래픽과는 거리가 먼 분야에 사용되기 때문. 물론 페르미 아키텍처 기반의 일부 제품 한정으로 DVI 단자 1개가 탑재되기도 했지만 케플러 아키텍처부터는 디스플레이 단자가 다시 빠지면서 지금까지 이어져오고 있다. 명색이 전문가를 넘어선 데이터 센터를 주로 공략하는 시장인만큼 가격도 매우 비싼 편인데 지포스와 같은 GPU라 훨씬 저렴한 지포스로 연산 작업을 하면 되지 않겠냐고 반문할 수도 있지만, 쿼드로와 마찬가지로 Tesla용 드라이버가 따로 있고 단일 GPU인 제품은 주로 하위 라인에나 해당되는 제품이지 최상위로 올라가면 GPU가 2개는 물론이고 4개를 한 기판에 탑재된 쿼드 GPU 타입 제품도 있다. GPU를 복수로 붙이면서 전력 소모량, 발열, 부피를 감안해서라도 당대 최고의 고성능 연산을 구현하는 것을 추구하는 방향이기 때문이다. 테슬라는 탑재 대상 컴퓨터들이 최소 워크스테이션에서 최대로는 슈퍼 컴퓨터와 데이터 센터급이며 소비 전력이 엄청 나기 때문에 모바일 제품군이 없다.

2020년 5월에 브랜드가 폐지되었는데. 모 자동차 회사와의 혼동 때문이라는게 공식적인 설명이다. 엔비디아 역시 자율주행 자동차 사업에 진출해 있고 여기에 사용되는 연산용 GPGPU의 명칭이 가장 큰 경쟁사의 명칭과 겹친다는게 좀 아니라고 생각했는듯. 이후 출시된 RTX A100부터는 데이터 센터 GPU라는 명칭으로 불리고 있다.(그리고2020년 10월 5일 테슬라의 뒤를 잇는 데이터센터 용 그래픽카드인 A40이 공개되었다)

특이하게 최근 나오는 데이터센터 GPU 제품군에는 쿨러가 없이 방열판과 제품 덮개만 딱 있는데, 이는 절대로 칩의 온도가 낮아서 그런게 아니다. 데이터센터 gpu는 열이 심한 vram을 덕지덕지 붙이고 나오기 때문에 일반 게이밍용 gpu보다 온도가 높으면 높았지 절대 낮지 않다. 얘네들이 쿨러가 없는 이유는 바로 패시브 쿨링 이라는 방법을 쓰기 때문이다. 우리가 일반적으로 보는 팬이 기본 장착되어 있는 그래픽카드는 "액티브 쿨링"이라고 하는데 데이터센터 GPU 제품군은 서버 컴퓨터를 사용하는 고객들이 자기네들만의 독자적인 쿨링 시스템을 자유롭게 구성할수 있도록 일부러 팬을 달지 않고 방열판만 달고 나오는 것이다.

4.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S870 G80
(90㎚)
(484㎟)
128:32:24
x4
(8 x4, 16 x4)
600
(코어)
1350
(셰이더)
384
x4
GDDR3 800
(1600)
1536
x4
800 11999
D870 128:32:24
x2
(8 x2, 16 x2)
384
x2
1536
x2
520 7499
C870 128:32:24
(8, 16)
384 1536 171 1499
S1075 G200B
(55㎚)
(470㎟)
240:80:32
x4
(10 x4, 30 x4)
610
(코어)
1296
(셰이더)
512
x4
4096
x4
800 ?
S1070 7999
C1060 240:80:32
(10, 30)
512 4096 188 ?
M1060 2048 1699
T10 4096 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

4.2. Fermi 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S2050 GF100
(40㎚)
(529㎟)
448:56:48
x4
(4 x4, 14 x4)
574
(코어)
1147
(셰이더)
768
x4
384
x4
GDDR5 773
(3092)
3
x4
900 11999
M2050 448:56:48
(4, 14)
575
(코어)
1150
(셰이더)
768 384 3 225 2699
M2070 574
(코어)
1150
(셰이더)
783
(3132)
6 225 3099
M2070-Q 5489
C2050 575
(코어)
1150
(셰이더)
750
(3000)
3 238 ?
C2070 6 ?
X2090 GF110
(40㎚)
(520㎟)
512:64:48
(4, 16)
650
(코어)
1300
(셰이더)
925
(3700)
225 ?
X2070 ?
M2090 250 ?
C2090 ?
M2075 448:56:48
(4, 14)
574
(코어)
1147
(셰이더)
783
(3132)
225 2399
C2075 575
(코어)
1150
(셰이더)
750
(3000)
247 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

4.3. Kepler 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 단정밀도
(FP32)
(GFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(GFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>K10 2×GK104 2×1536 745MHz 2×256bit GDDR5 2500MHz
(5000MT/s)
2×4GB 4577 190.7 225W CUDA 3.0
K20 GK110 2496 706MHz 320bit 2600MHz
(5200MT/s)
5GB 3524 1175 CUDA 3.5
K20X GK110 2688 732MHz 384bit 2600MHz
(5200MT/s)
6GB 3935 1312 235W
K40 GK110B 2880 745MHz
(기본)
875MHz
(부스트)
384bit 2500MHz
(5000MT/s)
12GB 5040 1680
K80 2×GK210 2×2496 560MHz
(기본)
875MHz
(부스트)
2×384bit 2750MHz
(5500MT/s)
2×12GB 8736 2912 300W CUDA 3.7

4.4. Maxwell 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> 단정밀도(FP32)
최대 연산 성능
(GFLOPS) ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>M4 GM206 1024 872MHz
(기본)
1072MHz
(부스트)
128bit GDDR5 2750MHz
(5500MT/s)
4GB 2195 50~75W CUDA 5.2
M6 GM204 1536 722MHz
(기본)
1051MHz
(부스트)
256bit 2300MHz
(4600MT/s)
8GB 3229 75~100W
M10 4×GM107 4×512 1033MHz 4×128bit 2099MHz
(5188MT/s)
4×8GB 5289 225W
M40 GM200 3072 948MHz
(기본)
1114MHz
(부스트)
384bit 3000MHz
(6000MT/s)
12GB 6844 250W
M60 2×GM204 2×2048 899MHz
(기본)
1178MHz
(부스트)
2×256bit 2500MHz
(5000MT/s)
2×8GB 9650 225~300W

4.5. Pascal 마이크로아키텍처

P100은 GP100 컷칩이면서 HBM2 규격을 채택한 모델로 FP64 연산이 5.3 TFLOPS다. P40과 P4는 각각 GP102 풀칩과 GP104 풀칩을 기반으로 개발된 모델이다.
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(GFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(GFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(GFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>P4 GP104 2560 810MHz
(기본)
1063MHz
(부스트)
256bit GDDR5 1500MHz
(6000MT/s)
8GB 22 42.5 5443 170.1 50~75W CUDA 6.1
P40 GP102 3840 1303MHz
(기본)
1531MHz
(부스트)
384bit 1800MHz
(7200MT/s)
24GB 47 91.9 11758 367.4 250W
P100
(PCIe)
GP100 3584 1126MHz
(기본)
1303MHz
(부스트)
3072bit HBM2 703MHz
(1406MT/s)
12GB - 18680 9340 4670 250W CUDA 6.0
4096bit 16GB CUDA 6.0
P100
(NVLink)
1380MHz
(기본)
1480MHz
(부스트)
21218 10609 5340 300W CUDA 6.0

4.6. Volta 마이크로아키텍처

일부 잘못된 내용이 있을 수 있으니 주의할 것.
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>V100
(PCIe)
GV100 5120 1245MHz
(기본)
1380MHz
(부스트)
4096bit HBM2 877MHz
(1754MT/s)
16GB 14 7 250W ?
V100
(NVlink)
?MHz
(기본)
1533MHz
(부스트)
32GB 15.7 7.8 300W ?
V100S
(PCIe)
?MHz
(기본)
1600MHz
(부스트)
1107MHz
(2214MT/s)
32GB 16.4 8.2 300W ?

4.7. Turing 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)
바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
T4 TU104 2560 585 MHz
(기본)
1590 MHz
(부스트)
256 bit GDDR6 1250 MHz
(10000 MT/s)
16GB 260.504 130.252 65.126 8.141 70 W ?

4.8. Ampere 마이크로아키텍처

* A10
* A16
* A40
<rowcolor=white> 모델명 GPU 그래픽 메모리 최대 연산 성능 TDP 지원
API
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)
바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>A16 GA??? x4 ???? x4 ? ? bit GDDR6 ? 16GB x4 ? ? ? ? 250W ?
A10 GA??? x4 ???? x4 ? ? bit GDDR6 ? 24GB ? ? ? ? 150W ?

5. GRID 제품군

5.1. Kepler 마이크로아키텍처

5.1.1. GRID K1

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K1 GK107
(28㎚)
(118㎟)
192:16:16
x4
(1 x4, 1 x4)
850
(기본)
256
x4
128
x4
DDR3 891
(1782)
4
x4
130 4140
K180Q 192:16:16
(1, 1)
256 128 1 125
K160Q
K140Q
K120Q 0.5
K100 0.25 63
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

5.1.2. GRID K2

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K2 GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
x2
(4 x2, 8 x2)
745
(기본)
512
x2
256
x2
GDDR5 1250
(5000)
4
x2
225 5199
K280Q 1536:128:32
(4, 8)
512 256 4 1875
K260Q 2 937
K240Q 1 469
K220Q 0.5
K200 0.25 235
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

5.1.3. GRID K3

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
K340 GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:8
x4
(1 x4, 2 x4)
950
(기본)
128
x4
64
x4
GDDR5 900
(3600)
1
x4
225 3299
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

5.1.4. GRID K5

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> K560Q GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
x2
(4 x2, 8 x2)
745
(기본)
512
x2
256
x2
GDDR5 1250
(5000)
4
x2
225 3599
K540Q
K520Q
K520
K500
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

5.2. Maxwell 마이크로아키텍처

5.2.1. GRID M

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> M60-8Q GM204
(28㎚)
(398㎟)
2048:128:64
(4, 16)
930
(기본)
1180
(부스트)
2 256 GDDR5 1253
(5012)
8 225 3599
M60-4A 4 ?
M60-2Q 2 ?
M60-1Q 1 ?
M6-8Q 1536:96:64
(3, 12)
722
(기본)
8 100 ?
M10-8Q GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1033
(기본)
1306
(부스트)
128 1300
(5200)
225 ?
M3-3020 2 ? ?
M40 384:32:16
(1, 3)
930
(기본)
1000
(부스트)
1350
(5400)
4 50 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

6. Mining 제품군

이름에서 보듯 채굴기이다. 그래서 모니터 연결용 단자가 없다. Linus Tech Tips는 중국에서 이걸 사와서 이걸로 게임을 돌리는 데 성공했다..

6.1. Pascal 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> P102-101 GP102
(16㎚)
(471㎟)
3200:200:80
(5, 25)
1557
(기본)
1670
(부스트)
2.5 320 GDDR5 2002
(8008)
10 250 ?
P102-100 1481
(기본)
1582
(부스트)
GDDR5X 1251
(10008)
5 ?
P104-101 GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20)
1607
(기본)
1733
(부스트)
2 256 8 ? ?
P104-100 1920:120:64
(3, 15)
4 ? ?
P106-100 GP106
(16㎚)
(200㎟)
1280:80:48
(2, 10)
1506
(기본)
1709
(부스트)
1.5 192 GDDR5 2002
(8008)
6 120 ?
P106-090 768:48:48
(2, 6)
1354
(기본)
1531
(부스트)
3 75 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】

7. 관련 문서


[1] 2024년 1월기준 타임스파이 익스트림 1위,2위와 3위는 7995WX+A6000 Ada 4-Way, 3090Ti 2-Way이며 4~15위권은 A5000 Ada 4-Way, 3090 2-Way혹은 6900 XT 2-Way다. 4090은 10~20위권정도에서나 볼수있다.[2] 소비자용 카드는 동시에 3개를 초과하는 영상 트랜스코딩이 불가능하다.[3] <이 아니라 =<이라고 한 이유는, 쿼드로 RTX 8000은 냉각에 불리한 블로워팬이라 일반 플라워형 팬을 장착한 TITAN RTX에 비해 온도가 높아서 클럭이 상대적으로 딸린다. 그래서 게임 프레임률이 TITAN RTX보다 소폭 낮게 나오는 것을 감안한 것이다.[4] PCI 슬롯형 모델.[5] 싱글슬롯, non-LP[6] 더블슬롯, LP[7] 직접 4200M을 사용해본 결과, 게임은 마인크래프트 하옵이 일부 경우 40을 넘지 못하지만, 경우에 따라 1440P 유튜브 영상은 네트워크가 좋다는 전제 하에 재생 가능. avi 같은 파일로 1440P 영상은 당연하게 재생이 가능하다. 전체적 시스템은 i5-2520M+8GB 랩톱용 DDR3 메모리 싱글채널+HM65 칩셋+Windows 7+SanDisk 256G SSD이며 유튜브는 버전 54 베타 채널이다.[8] 모바일용으로는 페르미 기반(GF108, GF117) 칩셋 모델까지만 나왔다.[9] 다만 제조사에 따라 1기가만 장착하는 경우도 있다.

분류