NVIDIA NVS

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(Celcius)		GeForce 256-Quadro--
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(Kelvin)		GeForce 3-Quadro DCC--
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(Rankine)		GeForce FX-Quadro FXQuadro NVS-
CineFX 3.0, 4.0
(Curie)		GeForce 6--
GeForce 7-QUADRO FX--
Unified (Shader)
(Tesla)		GeForce 8-QUADRO NVSTESLA 800
GeForce 9---
GeForce 200-QUADRO NVSTESLA 1000
GeForce 100----
GeForce 300----
FermiGeForce 400-QUADRO-TESLA 2000
GeForce 500-NVS
KeplerGeForce 600-QUADRO KTESLA K
GeForce 700GTX TITAN
GeForce 800GTX TITAN BLACK/Z
MaxwellGeForce 700---
GeForce 800----
GeForce 900GTX TITAN XQUADRO M-TESLA M
PascalGeForce 10TITAN X/XpQUADRO P-TESLA P
Volta-TITAN VQUADRO GV100-TESLA V
TuringGeForce 20TITAN RTXQUADRO RTX-TESLA T
GeForce 16----
AmpereGeForce 30-RTX A-A
Hopper----H
Ada LovelaceGeForce 40-RTX--

















1. 개요
2. 데스크탑용 제품군
2.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처
2.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처
2.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처
2.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
2.5. Fermi 마이크로아키텍처
2.6. Kepler 마이크로아키텍처
2.7. Maxwell 마이크로아키텍처
3. 노트북용 제품군
3.1. NV40(Curie) 마이크로아키텍처
3.2. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
3.3. Fermi 마이크로아키텍처
4. 관련 문서




1. 개요[편집]

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 걸맞는 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.[1][2]


2. 데스크탑용 제품군[편집]


2.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		PP:TMU:ROP클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro 4 100 NVSNV17
(150㎚)
(65㎟)		2:4:2250128DDR166
(332)		64??
Quadro 4 200 NVS250
(500)		??
Quadro 4 400 NVS PCI220166
(332)		??
Quadro NVS 280 PCINV18
(150㎚)
(65㎟)		275250
(500)		??
Quadro NVS 280 SD25064200
(400)		??
Quadro NVS 55 PCI??
Quadro NVS 50 PCI??
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		PS:VS:TMU:ROP클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro NVS 280 AGPNV34
(150㎚)
(91㎟)		4:1:4:4275128DDR250
(500)		64??
Quadro NVS 280 PCIeNV37
(150㎚)
(91㎟)		13?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		PS:VS:TMU:ROP클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro NVS 440NV43
(110㎚)
(150㎟)		8:4:8:8
x2		275128
x2		DDR250
(500)		128
x2		31?
Quadro NVS 285NV44
(150㎚)
(91㎟)		4:3:4:212812818?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)		클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro NVS 290G86
(80㎚)
(127㎟)		16:8:4
(1, 2)		459
(코어)
918
(셰이더)		64DDR2400
(800)		25621149
Quadro NVS 295G98
(65㎚)
(86㎟)		8:8:4
(1, 1)		540
(코어)
1300
(셰이더)		GDDR3695
(1390)		23?
Quadro NVS 4208:8:4
x2
(1 x2, 1 x2)		550
(코어)
1400
(셰이더)		64
x2		700
(1400)		256
x2		40?
Quadro NVS 450480
(코어)
1200
(셰이더)		35?
NVS 300GT218
(40㎚)
(57㎟)		16:8:4
(1, 2)		520
(코어)
1230
(셰이더)		64790
(1380)		51218109
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.5. Fermi 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)		클럭
(MHz)		L2
캐시
(KB)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(GB)
NVS 310GF119
(40㎚)
(79㎟)		48:8:4
(1, 1)		523
(코어)
1046
(셰이더)		12864DDR3875
(1750)		0.520159
NVS 315119
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.6. Kepler 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX)		클럭
(MHz)		L2
캐시
(KB)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(GB)
NVS 510GK107
(28㎚)
(118㎟)		192:16:16
(1, 1)		797
(기본)		256128DDR3891
(1782)		235449
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



2.7. Maxwell 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)		출고
가격
($)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)		클럭
(MHz)		L2
캐시
(MB)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(GB)
NVS 810GM107
(28㎚)
(148㎟)		512:32:16
x2
(1 x2, 4 x2)		902
(기본)
1033
(부스트)		0.5
x2		64
x2		DDR3900
(1800)		2
x2		68?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



3. 노트북용 제품군[편집]


3.1. NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)		PS:VS:TMU:ROP클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro NVS 510MG71
NV49
(90㎚)
(196㎟)		24:8:24:16450128GDDR3600
(1200)		25635
Quadro NVS 300MG73
NV4B
(90㎚)
(125㎟)		4:3:4:2500700
(1400)		16
Quadro NVS 120MG72
NV4A
(90㎚)
(81㎟)		45064DDR251210
Quadro NVS 110M300DDR300
(600)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



3.2. G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)		클럭
(MHz)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(MB)
Quadro NVS 320MG84
(80㎚)
(169㎟)		32:16:8
(1, 2)		575
(코어)
1150
(셰이더)		128GDDR3700
(1400)		51220
Quadro NVS 160MG98
(65㎚)
(86㎟)		8:8:4
(1, 1)		580
(코어)
1450
(셰이더)		6425612
Quadro NVS 150M530
(코어)
1300
(셰이더)		10
Quadro NVS 140MG86
(80㎚)
(127㎟)		16:8:4
(1, 2)		400
(코어)
800
(셰이더)		64DDR2600
(1200)		51212
Quadro NVS 135M594
(1188)		25610
Quadro NVS 130M8:4:4
(1, 1)		DDR700
(1400)
NVS 5100MGT216
(40㎚)
(100㎟)		48:16:8
(2, 6)		550
(코어)
1210
(셰이더)		128GDDR3800
(1600)		102435
NVS 3100MGT218
(40㎚)
(57㎟)		16:8:4
(1, 2)		606
(코어)
1468
(셰이더)		64790
(1580)		51214
NVS 2100M535
(코어)
1230
(셰이더)		11
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



3.3. Fermi 마이크로아키텍처[편집]


모델명GPU그래픽 메모리TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)		CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)		클럭
(MHz)		L2
캐시
(KB)		버스
(bit)		규격클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)		용량
(GB)
NVS 5400MGF108
(40㎚)
(116㎟)		96:16:4
(1, 2)		660
(코어)
1320
(셰이더)		256128DDR3900
(1800)		2 [3]35
NVS 5200M672
(코어)
1344
(셰이더)		12864GDDR5785
(3140)		125
GF117
(28㎚)
(116㎟)		DDR3900
(1800)
NVS 4200MGF119
(40㎚)
(79㎟)		48:8:4
(1, 1)		810
(코어)
1620
(셰이더)		800
(1600)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]



4. 관련 문서[편집]


[1] 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.[2] 모바일용으로는 페르미 기반(GF108, GF117) 칩셋 모델까지만 나왔다.[3] 다만 제조사에 따라 1기가만 장착하는 경우도 있다.

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