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GPU 목록

GeForce · GeForce Laptop · NVIDIA RTX · 데이터 센터 GPU

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NV	NV1
NV3	RIVA 128
TwiN Texel ^(Fahrenheit)	RIVA TNT
TwiN Texel ^(Fahrenheit)	RIVA TNT2
QuadPipe ^(Celcius)	GeForce 256	-	Quadro	-	-
QuadPipe ^(Celcius)	GeForce 2	-	Quadro 2	-	-
nFiniteFX I, II ^(Kelvin)	GeForce 3	-	Quadro DCC	-	-
nFiniteFX I, II ^(Kelvin)	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	-	Quadro FX	Quadro NVS	-
CineFX 3.0, 4.0 ^(Curie)	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
Fermi	GeForce 500	-	QUADRO	NVS	TESLA 2000
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
Turing	GeForce 16	-	-	-	-
Ampere	GeForce 30	-	RTX A	-	A
Hopper	-	-	-	-	H
Ada Lovelace	GeForce 40	-	RTX	-	-

1. 개요

2. Quadro 제품군

2.1. Quadro 데스크톱용 제품군

2.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처

2.1.1.1. Quadro

2.1.1.2. Quadro 2

2.1.1.3. Quadro 4 XGL

2.1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처

2.1.2.1. Quadro DCC

2.1.2.2. 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 CX

2.1.5.5. 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 Go

2.2.4.2. 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 Kx000M

2.2.7.2. Quadro Kx100M

2.2.8. Maxwell 마이크로아키텍처

2.2.8.1. Quadro Kx200M

2.2.8.2. Quadro Mx000M

2.2.8.3. Quadro Mxx00

2.2.9. Pascal 마이크로아키텍처

2.2.9.1. Quadro Pxx00

2.2.9.2. Quadro Pxx00 Max-Q

2.2.10. Turing 마이크로아키텍처

2.2.10.1. Quadro RTX

2.2.10.2. 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) 마이크로아키텍처

3.1.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처

3.1.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

3.1.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

3.1.5. Fermi 마이크로아키텍처

3.1.6. Kepler 마이크로아키텍처

3.1.7. Maxwell 마이크로아키텍처

3.2. NVS 모바일용 제품군

3.2.1. NV40(Curie) 마이크로아키텍처

3.2.2. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

3.2.3. Fermi 마이크로아키텍처

4. 데이터 센터 GPU 제품군 (구 Tesla)

4.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

4.2. Fermi 마이크로아키텍처

4.3. Kepler 마이크로아키텍처

4.4. Maxwell 마이크로아키텍처

4.5. Pascal 마이크로아키텍처

4.6. Volta 마이크로아키텍처

4.7. Turing 마이크로아키텍처

4.8. Ampere 마이크로아키텍처

5. GRID 제품군

5.1. Kepler 마이크로아키텍처

5.1.1. GRID K1

5.1.2. GRID K2

5.1.3. GRID K3

5.1.4. GRID K5

5.2. Maxwell 마이크로아키텍처

5.2.1. GRID M

6. Mining 제품군

6.1. Pascal 마이크로아키텍처

7. 관련 문서

1 . 개요[편집]

NVIDIA의 워크스테이션용 GPU 목록. 용도별로 그래픽 정밀 렌더링용인 Quadro, 비즈니스 멀티 모니터 출력용인 NVS, 고성능 컴퓨팅용인 Tesla, 가상 작업 공간용인 GRID, 암호화폐 채굴용인 Mining 제품군이 있다.

2 . Quadro 제품군[편집]

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[1]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.[2] 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[편집]

2.1.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.1.1 . Quadro[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PP:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro	NV10 _(220㎚) ^(111㎟)	4:4:4	135	128	SDR	166	32	?	?
【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]}

2.1.1.2 . Quadro 2[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PP:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro 2 Pro	NV15 _(180㎚) ^(90㎟)	4:4:4	200	128	DDR	250 (500)	64	?	?
Quadro 2 MXR	NV11 _(180㎚) ^(65㎟)	2:4:4	200	128	SDR	183	32	?	?
【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]}

2.1.1.3 . Quadro 4 XGL[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PP:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro 4 550 XGL	NV17 _(150㎚) ^(65㎟)	2:4:4	270	128	DDR	200 (400)	64	?	?
Quadro 4 500 XGL	NV17 _(150㎚) ^(65㎟)		250		SDR	166	128	?	?
Quadro 4 580 XGL	NV18 _(150㎚) ^(65㎟)		300		DDR	200 (400)	64	?	?
Quadro 4 380 XGL	NV18 _(150㎚) ^(65㎟)		275		DDR	256 (512)	128	?	?
【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]}

2.1.2 . NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.2.1 . Quadro DCC[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro DCC	NV20 _(150㎚) ^(128㎟)	4:1:4:4	200	128	SDR	230	64	?	?
【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]}

2.1.2.2 . Quadro 4 XGL[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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	?	?
【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]}

2.1.3 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.3.1 . Quadro FX (x000)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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 [3] PCI 슬롯형 모델.	NV34 _(150㎚) ^(91㎟)	4:2:4:4	270			240 (480)		?	?
Quadro FX 500		4:1:4:4						?	?
【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]}

2.1.3.2 . Quadro FX (x100)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro FX 1100	NV36 _(130㎚) ^(125㎟)	4:3:4:4	425	128	GDDR2	325 (650)	256	?	?
【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]}

2.1.3.3 . Quadro FX (x300)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	?	?
【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]}

2.1.4 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.4.1 . Quadro FX (x000)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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					?	?
【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]}

2.1.4.2 . Quadro FX (x400)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	350	128	DDR	300 (600)	128	?	?
Quadro FX 540	NV43 (PCIe) _(110㎚) ^(150㎟)	8:4:8:8	300	128	GDDR3	250 (500)	128	?	?
【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]}

2.1.4.3 . Quadro FX (x500)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
Quadro FX 4500	G70 ~~NV47~~ _(110㎚) ^(333㎟)	24:8:24:16	430	256	GDDR3	525 (1050)	512	?	?
Quadro FX 5500	G71 ~~NV49~~ _(90㎚) ^(196㎟)	24:8:24:16	650	256		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		20:7:20:16	325	256		625 (1250)	256	?	?
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	128		400 (800)		?	?
Quadro FX 350	G72 ~~NV4A~~ _(90㎚) ^(81㎟)	4:3:4:2	550	64	DDR2	405 (810)		?	?
【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]}

2.1.5 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.5.1 . Quadro FX (x600)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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
【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]}

2.1.5.2 . Quadro FX (x700)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
FX 3700	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	112:56:16 (7, 14)	500 ^(코어) 1250 ^(셰이더)	256	GDDR3	800 (1600)	512	78	1599
FX 4700 X2	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	128:64:16 (8 x2, 16 x2) x2	600 ^(코어) 1500 ^(셰이더)	256 x2	GDDR3	800 (1600)	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)	460 ^(코어) 920 ^(셰이더)	128		400 (800)	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)	64		500 (1000)		25	129
【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]}

2.1.5.3 . Quadro FX (x800)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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)	602 ^(코어) 1204 ^(셰이더)	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)	128		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
【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]}

2.1.5.4 . Quadro CX[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
CX	G200B _(55㎚) ^(470㎟)	192:64:24 (8, 24)	602 ^(코어) 1204 ^(셰이더)	384	GDDR3	800 (1600)	1536	150	1999
【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]}

2.1.5.5 . Quadro VX[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
VX 200	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	112:56:16 (7, 14)	450 ^(코어) 1125 ^(셰이더)	256	GDDR3	800 (1600)	512	75	?
【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]}

2.1.6 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.1.6.1 . Quadro (x000)[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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)	768	384		747 (2988)	6	204	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)	256	128	DDR3	800 (1600)	1	40	179
400	GT216 _(40㎚) ^(100㎟)	48:16:8 (2, 6)	450 ^(코어) 1125 ^(셰이더)	-	64	DDR3	770 (1540)	0.5	32	169
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GF100, GF110 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GF106, GF108 칩셋 한정 → (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]}

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[편집]

2.1.7.1 . Quadro K[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX/SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
K6000	GK110 _(28㎚) ^(561㎟)	2880:240:48 (5, 15)	797 ^(기본) 902 ^(부스트)	1536	384	GDDR5	1502 (6008)	12	225	5265
K5200	GK110 _(28㎚) ^(561㎟)	2304:192:48 (4, 12)	667 ^(기본) 771 ^(부스트)	1024	256		1502 (6008)	8	150	?
K5000	GK104 _(28㎚) ^(294㎟)	1536:128:32 (4, 8)	706 ^(기본)	512			1350 (5400)	4	122	2499
K4200	GK104 _(28㎚) ^(294㎟)	1344:112:32 (4, 7)	771 ^(기본) 784 ^(부스트)	512			1350 (5400)	4	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	GM107 _(28㎚) ^(148㎟)	384:16:16 (1, 3)	1058 ^(기본) 1124 ^(부스트)	2048		DDR3	900 (1800)	2	41	?
K600	GK107 _(28㎚) ^(118㎟)	192:16:16 (1, 1)	876 ^(기본)	256			891 (1792)	1	41	199
K420		192:16:16 (1, 1)	876 ^(기본)	256				1	41	?
K410		192:16:8 (1, 1)	706 ^(기본)	128	64			0.5	38	149
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GK110 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 3 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GK104, GK106, GK107 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GM107 칩셋 한정 → (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]}

2.1.8 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.1.8.1 . Quadro M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX/SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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					8	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)	4	75	?
【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]}

2.1.9 . Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.1.9.1 . Quadro P[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	GDDR5X	1127 (9016)	16	180	2499
P4000	GP104 _(16㎚) ^(314㎟)	1792:112:64 (4, 14)	1202 ^(기본) 1480 ^(부스트)	2	256	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)	1	128		1003 (4012)	2	40	?
P600		384:24:16 (1, 3)	1329 ^(기본) 1557 ^(부스트)	0.5	64				40	?
P400		256:16:16 (1, 2)	1228 ^(기본) 1328 ^(부스트)	0.5	64				30	?
【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]}

2.1.10 . Volta 마이크로아키텍처[편집]

2.1.10.1 . Quadro V[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
GV100	GV100 _(12㎚) ^(815㎟)	5120:640:320:128 (6, 80)	1132 ^(기본) 1628 ^(부스트)	8	4096	HBM2	850 (1700)	32	250	8999
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

2.1.11 . Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.1.11.1 . Quadro RTX[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

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

2.1.12 . Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.1.12.1 . RTX A[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	230	????
RTX A4500	GA104 _(8㎚) ^(393㎟)	7168:224:224:56:96 (6, 56)	1050 ^(기본) 1650 ^(부스트)	4	320		1750 (14000)	20	200	????
RTX A4000	GA104 _(8㎚) ^(393㎟)	6144:192:192:48:96 (6, 48)	745 ^(기본) 1560 ^(부스트)	4	256		1750 (14000)	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	???
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

2.1.13 . Ada Lovelace 마이크로아키텍처[편집]

2.1.13.1 . RTX Ada[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	AD102 _(4㎚) ^(609㎟)	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[4] 싱글슬롯, non-LP		6144:192:192:48:80 (5, 48)	??? ^(기본) 2200 ^(부스트)	48	160			20	130	????
RTX 4000 Ada SFF[5] 더블슬롯, LP		6144:192:192:48:80 (5, 48)	720 ^(기본) 1560 ^(부스트)	48	160		1750 (16000)	20	70	1249
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

2.2 . Quadro 모바일용 제품군[편집]

2.2.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.1.1 . Quadro 4 Go[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PP:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
Quadro 4 500 Go GL	NV17 _(150㎚) ^(65㎟)	2:4:2	220	128	SDR	220	64	?
【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]}

2.2.2 . NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.2.1 . Quadro 4 Go[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
Quadro 4 700 Go GL	NV28 _(150㎚) ^(101㎟)	4:2:4:4	176	128	SDR	200	64	?
【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]}

2.2.3 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.3.1 . Quadro FX Go[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
Quadro FX Go 1000	NV36 _(130㎚) ^(125㎟)	4:3:4:4	295	128	DDR	285 (570)	128	?
【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]}

2.2.4 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.4.1 . Quadro FX Go[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
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	DDR	225 (450)	128	25
【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]}

2.2.4.2 . Quadro FX (x500M)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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
【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]}

2.2.5 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.5.1 . Quadro FX (x600M)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
FX 3600M	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	96:48:16 (6, 12)	500 ^(코어) 1250 ^(셰이더)	256	GDDR3	800 (1600)	512	70
FX 2600M	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	64:32:16 (4, 8)	500 ^(코어) 1250 ^(셰이더)	256		799 (1598)		70
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
【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]}

2.2.5.2 . Quadro FX (x700M)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
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)	256		799 (1598)	512	65
FX 1700M	G96 _(65㎚) ^(144㎟)	32:16:8 (2, 4)	625 ^(코어) 1550 ^(셰이더)	128		800 (1600)		50
FX 770M	G96 _(65㎚) ^(144㎟)		500 ^(코어) 1250 ^(셰이더)			800 (1600)		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
【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]}

2.2.5.3 . Quadro FX (x800M)[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)
FX 3800M	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	128:64:16 (8, 16)	675 ^(코어) 1650 ^(셰이더)	256	GDDR3	1000 (2000)	1024	100
FX 2800M	G92 _(65㎚) ^(324㎟)	96:48:16 (6, 12)	600 ^(코어) 1500 ^(셰이더)	256	GDDR3	1000 (2000)		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)	128	GDDR3	790 (1580)		35
FX 380M	GT218 _(40㎚) ^(57㎟)	16:8:4 (1, 2)	550 ^(코어) 1400 ^(셰이더)	64	GDDR3	790 (1580)	512	25
【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]}

2.2.6 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.2.6.1 . Quadro (x000M)[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GF100, GF110 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] GF104, GF106, GF108 칩셋 한정 → (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]}

2.2.7 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

2.2.7.1 . Quadro Kx000M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

2.2.7.2 . Quadro Kx100M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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)
【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]}

2.2.8 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.2.8.1 . Quadro Kx200M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
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)	2	30
【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]}

2.2.8.2 . Quadro Mx000M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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)
【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]}

2.2.8.3 . Quadro Mxx00[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
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)	4	45
M620	GM107 _(28㎚) ^(148㎟)	512:32:16 (1, 4)	756 ^(기본) 977 ^(부스트)	2	128			2	30
M520	GM108 _(28㎚) ^(81㎟)	384:24:8 (1, 3)	1041 ^(기본)	1	64			2	25
【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]}

2.2.9 . Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.2.9.1 . Quadro Pxx00[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

2.2.9.2 . Quadro Pxx00 Max-Q[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

2.2.10 . Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.2.10.1 . Quadro RTX[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

2.2.10.2 . Quadro RTX Max-Q[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	TU104 _(12㎚) ^(545㎟)	2560:320:160:40:64 (5, 40)	1005 ^(기본) 1200 ^(부스트)				1625 (13000)	8	80
RTX 3000 Max-Q	TU106 _(12㎚) ^(445㎟)	2304:288:144:36:48 (5, 36)	600 ^(기본) 1215 ^(부스트)				1625 (13000)	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
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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]}

2.2.11 . Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.2.11.1 . RTX A[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TC:TMU:RT:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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)		256		2000 (16000)	16	80~140	????
RTX A3000	GA104 _(8㎚) ^(393㎟)	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	192			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	???
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 64 ÷ 1000 = (반정밀도 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 . NVS 제품군[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.[6][7]

3.1 . NVS 데스크톱용 제품군[편집]

3.1.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PP:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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								?	?
【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]}

3.1.2 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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	?
【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]}

3.1.3 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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	?
【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]}

3.1.4 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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)	64	GDDR3	695 (1390)	256	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		8:8:4 x2 (1 x2, 1 x2)	480 ^(코어) 1200 ^(셰이더)	64 x2		700 (1400)	256 x2	35	?
NVS 300	GT218 _(40㎚) ^(57㎟)	16:8:4 (1, 2)	520 ^(코어) 1230 ^(셰이더)	64		790 (1380)	512	18	109
【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]}

3.1.5 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

3.1.6 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
NVS 510	GK107 _(28㎚) ^(118㎟)	192:16:16 (1, 1)	797 ^(기본)	256	128	DDR3	891 (1782)	2	35	449
【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]}

3.1.7 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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	?
【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]}

3.2 . NVS 모바일용 제품군[편집]

3.2.1 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	PS:VS:TMU:ROP	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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)
【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]}

3.2.2 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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
【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]}

3.2.3 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
NVS 5400M	GF108 _(40㎚) ^(116㎟)	96:16:4 (1, 2)	660 ^(코어) 1320 ^(셰이더)	256	128	DDR3	900 (1800)	2 [8] 다만 제조사에 따라 1기가만 장착하는 경우도 있다.	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)
【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 . 데이터 센터 GPU 제품군 (구 Tesla)[편집]

Tesla 마이크로아키텍처에 대한 내용은 NVIDIA/GPU 문서 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[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(TPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(MB)
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		?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] G200B 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 8 = (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]}

4.2 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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	?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (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]}

4.3 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				최대 연산 성능		TDP	지원 API
모델명	칩셋명	CUDA 코어	클럭	버스	규격	클럭	용량	단정밀도 (FP32) (GFLOPS)	배정밀도 (FP64) (GFLOPS)	TDP	지원 API
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	225W	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	235W
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[편집]

모델명	GPU			그래픽 메모리				단정밀도(FP32) 최대 연산 성능 (GFLOPS)	TDP	지원 API
모델명	칩셋명	CUDA 코어	클럭	버스	규격	클럭	용량	단정밀도(FP32) 최대 연산 성능 (GFLOPS)	TDP	지원 API
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[편집]

P100은 GP100 컷칩이면서 HBM2 규격을 채택한 모델로 FP64 연산이 5.3 TFLOPS다. P40과 P4는 각각 GP102 풀칩과 GP104 풀칩을 기반으로 개발된 모델이다.

모델명

GPU

그래픽 메모리

최대 연산 성능

TDP

지원
API

칩셋명

CUDA 코어

클럭

버스

규격

클럭

용량

바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)

반정밀도
(FP16)
(GFLOPS)

단정밀도
(FP32)
(GFLOPS)

배정밀도
(FP64)
(GFLOPS)

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[편집]

일부 잘못된 내용이 있을 수 있으니 주의할 것.

모델명	GPU			그래픽 메모리				최대 연산 성능		TDP	지원 API
모델명	칩셋명	CUDA 코어	클럭	버스	규격	클럭	용량	단정밀도 (FP32) (TFLOPS)	배정밀도 (FP64) (TFLOPS)	TDP	지원 API
V100 (PCIe)	GV100	5120	1245MHz (기본) 1380MHz (부스트)	4096bit	HBM2	877MHz (1754MT/s)	16GB	14	7	250W	?
V100 (NVlink)			?MHz (기본) 1533MHz (부스트)			877MHz (1754MT/s)	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[편집]

모델명

GPU

그래픽 메모리

최대 연산 성능

TDP

지원
API

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[편집]

* A10
* A16
* A40

모델명

GPU

그래픽 메모리

최대 연산 성능

TDP

지원
API

칩셋명

CUDA 코어

클럭

버스

규격

클럭

용량

4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)

바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)

반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)

단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)

A16

GA??? x4

???? x4

?

? bit

GDDR6

?

16GB x4

?

250W

?

A10

GA??? x4

???? x4

?

? bit

GDDR6

?

24GB

?

150W

?

5 . GRID 제품군[편집]

5.1 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

5.1.1 . GRID K1[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

5.1.2 . GRID K2[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

5.1.3 . GRID K3[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
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
【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]}

5.1.4 . GRID K5[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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
【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]}

5.2 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

5.2.1 . GRID M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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	?
【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]}

6 . Mining 제품군[편집]

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

6.1 . Pascal 마이크로아키텍처[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
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	?
【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]}

7 . 관련 문서[편집]

이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 2023-10-26 19:17:14에 나무위키 NVIDIA RTX 문서에서 가져왔습니다.

[1] 소비자용 카드는 동시에 3개를 초과하는 영상 트랜스코딩이 불가능하다.[2] <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.[3] PCI 슬롯형 모델.[4] 싱글슬롯, non-LP[5] 더블슬롯, LP[6] 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.[7] 모바일용으로는 페르미 기반(GF108, GF117) 칩셋 모델까지만 나왔다.[8] 다만 제조사에 따라 1기가만 장착하는 경우도 있다.

NVIDIA RTX

분류

1. 개요[편집]

2. Quadro 제품군[편집]

2.1. Quadro 데스크톱용 제품군[편집]

2.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.1.1. Quadro[편집]

2.1.1.2. Quadro 2[편집]

2.1.1.3. Quadro 4 XGL[편집]

2.1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.2.1. Quadro DCC[편집]

2.1.2.2. Quadro 4 XGL[편집]

2.1.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.3.1. Quadro FX (x000)[편집]

2.1.3.2. Quadro FX (x100)[편집]

2.1.3.3. Quadro FX (x300)[편집]

2.1.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.4.1. Quadro FX (x000)[편집]

2.1.4.2. Quadro FX (x400)[편집]

2.1.4.3. Quadro FX (x500)[편집]

2.1.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.5.1. Quadro FX (x600)[편집]

2.1.5.2. Quadro FX (x700)[편집]

2.1.5.3. Quadro FX (x800)[편집]

2.1.5.4. Quadro CX[편집]

2.1.5.5. Quadro VX[편집]

2.1.6. Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.1.6.1. Quadro (x000)[편집]

2.1.7. Kepler 마이크로아키텍처[편집]

2.1.7.1. Quadro K[편집]

2.1.8. Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.1.8.1. Quadro M[편집]

2.1.9. Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.1.9.1. Quadro P[편집]

2.1.10. Volta 마이크로아키텍처[편집]

2.1.10.1. Quadro V[편집]

2.1.11. Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.1.11.1. Quadro RTX[편집]

2.1.12. Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.1.12.1. RTX A[편집]

2.1.13. Ada Lovelace 마이크로아키텍처[편집]

2.1.13.1. RTX Ada[편집]

2.2. Quadro 모바일용 제품군[편집]

2.2.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.1.1. Quadro 4 Go[편집]

2.2.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.2.1. Quadro 4 Go[편집]

2.2.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.3.1. Quadro FX Go[편집]

2.2.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.4.1. Quadro FX Go[편집]

2.2.4.2. Quadro FX (x500M)[편집]

2.2.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.5.1. Quadro FX (x600M)[편집]

2.2.5.2. Quadro FX (x700M)[편집]

2.2.5.3. Quadro FX (x800M)[편집]

2.2.6. Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.2.6.1. Quadro (x000M)[편집]

2.2.7. Kepler 마이크로아키텍처[편집]

2.2.7.1. Quadro Kx000M[편집]

2.2.7.2. Quadro Kx100M[편집]

2.2.8. Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.2.8.1. Quadro Kx200M[편집]

2.2.8.2. Quadro Mx000M[편집]

2.2.8.3. Quadro Mxx00[편집]

2.2.9. Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.2.9.1. Quadro Pxx00[편집]

2.2.9.2. Quadro Pxx00 Max-Q[편집]

2.2.10. Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.2.10.1. Quadro RTX[편집]

2.2.10.2. Quadro RTX Max-Q[편집]

2.2.11. Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.2.11.1. RTX A[편집]

3. NVS 제품군[편집]

3.1. NVS 데스크톱용 제품군[편집]

3.1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.2. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.5. Fermi 마이크로아키텍처[편집]

1 . 개요[편집]

2 . Quadro 제품군[편집]

2.1 . Quadro 데스크톱용 제품군[편집]

2.1.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.1.1 . Quadro[편집]

2.1.1.2 . Quadro 2[편집]

2.1.1.3 . Quadro 4 XGL[편집]

2.1.2 . NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.2.1 . Quadro DCC[편집]

2.1.2.2 . Quadro 4 XGL[편집]

2.1.3 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.3.1 . Quadro FX (x000)[편집]

2.1.3.2 . Quadro FX (x100)[편집]

2.1.3.3 . Quadro FX (x300)[편집]

2.1.4 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.4.1 . Quadro FX (x000)[편집]

2.1.4.2 . Quadro FX (x400)[편집]

2.1.4.3 . Quadro FX (x500)[편집]

2.1.5 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.1.5.1 . Quadro FX (x600)[편집]

2.1.5.2 . Quadro FX (x700)[편집]

2.1.5.3 . Quadro FX (x800)[편집]

2.1.5.4 . Quadro CX[편집]

2.1.5.5 . Quadro VX[편집]

2.1.6 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.1.6.1 . Quadro (x000)[편집]

2.1.7 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

2.1.7.1 . Quadro K[편집]

2.1.8 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.1.8.1 . Quadro M[편집]

2.1.9 . Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.1.9.1 . Quadro P[편집]

2.1.10 . Volta 마이크로아키텍처[편집]

2.1.10.1 . Quadro V[편집]

2.1.11 . Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.1.11.1 . Quadro RTX[편집]

2.1.12 . Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.1.12.1 . RTX A[편집]

2.1.13 . Ada Lovelace 마이크로아키텍처[편집]

2.1.13.1 . RTX Ada[편집]

2.2 . Quadro 모바일용 제품군[편집]

2.2.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.1.1 . Quadro 4 Go[편집]

2.2.2 . NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.2.1 . Quadro 4 Go[편집]

2.2.3 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.3.1 . Quadro FX Go[편집]

2.2.4 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.4.1 . Quadro FX Go[편집]

2.2.4.2 . Quadro FX (x500M)[편집]

2.2.5 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

2.2.5.1 . Quadro FX (x600M)[편집]

2.2.5.2 . Quadro FX (x700M)[편집]

2.2.5.3 . Quadro FX (x800M)[편집]

2.2.6 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

2.2.6.1 . Quadro (x000M)[편집]

2.2.7 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

2.2.7.1 . Quadro Kx000M[편집]

2.2.7.2 . Quadro Kx100M[편집]

2.2.8 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]

2.2.8.1 . Quadro Kx200M[편집]

2.2.8.2 . Quadro Mx000M[편집]

2.2.8.3 . Quadro Mxx00[편집]

2.2.9 . Pascal 마이크로아키텍처[편집]

2.2.9.1 . Quadro Pxx00[편집]

2.2.9.2 . Quadro Pxx00 Max-Q[편집]

2.2.10 . Turing 마이크로아키텍처[편집]

2.2.10.1 . Quadro RTX[편집]

2.2.10.2 . Quadro RTX Max-Q[편집]

2.2.11 . Ampere 마이크로아키텍처[편집]

2.2.11.1 . RTX A[편집]

3 . NVS 제품군[편집]

3.1 . NVS 데스크톱용 제품군[편집]

3.1.1 . NV10(Celsius) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.2 . NV30(Rankine) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.3 . NV40(Curie) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.4 . G80(Tesla) 마이크로아키텍처[편집]

3.1.5 . Fermi 마이크로아키텍처[편집]

3.1.6 . Kepler 마이크로아키텍처[편집]

3.1.7 . Maxwell 마이크로아키텍처[편집]