NVIDIA 显卡性能对比

NVIDIA是全球最大的GPU(图形处理器)制造商,其显卡广泛应用于游戏、设计、人工智能等领域。本文将对NVIDIA的主要显卡系列进行性能对比,并与国产GPU厂商的部分产品做对比。

NVIDIA 显卡系列概览

NVIDIA的显卡主要分为以下几个系列:

• GeForce系列:主要面向游戏玩家,强调实时光线追踪、DLSS等游戏特性的优化
• Quadro系列:面向专业设计、建模、渲染等工作站应用
• Tesla系列:专注于高性能计算和人工智能训练,常用于数据中心和超算
• NVIDIA TITAN系列:定位介于GeForce和Quadro之间,兼顾游戏性能和专业功能

GeForce系列显卡对比

型号	CUDA核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构
RTX 4090	16384	2.23 GHz	2.52 GHz	24 GB	GDDR6X	450 W	Ada Lovelace
RTX 4080	9728	2.21 GHz	2.51 GHz	16 GB	GDDR6X	320 W	Ada Lovelace
RTX 3090 Ti	10752	1.67 GHz	1.86 GHz	24 GB	GDDR6X	450 W	Ampere
RTX 3090	10496	1.40 GHz	1.70 GHz	24 GB	GDDR6X	350 W	Ampere
RTX 3080 Ti	10240	1.37 GHz	1.67 GHz	12 GB	GDDR6X	350 W	Ampere
RTX 3080	8704	1.44 GHz	1.71 GHz	10 GB	GDDR6X	320 W	Ampere
RTX 3070 Ti	6144	1.58 GHz	1.77 GHz	8 GB	GDDR6X	290 W	Ampere
RTX 3070	5888	1.50 GHz	1.73 GHz	8 GB	GDDR6	220 W	Ampere
RTX 3060 Ti	4864	1.41 GHz	1.67 GHz	8 GB	GDDR6	200 W	Ampere
RTX 3060	3584	1.32 GHz	1.78 GHz	12 GB	GDDR6	170 W	Ampere

从上表可以看出,NVIDIA新一代Ada Lovelace架构的RTX 40系列在CUDA核心数和频率上有大幅提升,代表了目前游戏显卡的最高性能。上一代Ampere架构的30系列虽然规格略低,但也能提供优秀的游戏体验。

Quadro系列显卡对比

型号	CUDA核心数	Tensor核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构
RTX A6000	10752	336	1.41 GHz	1.78 GHz	48 GB	GDDR6	300 W	Ampere
Quadro RTX 8000	4608	576	1.44 GHz	1.77 GHz	48 GB	GDDR6	260 W	Turing
Quadro RTX 6000	4608	576	1.44 GHz	1.77 GHz	24 GB	GDDR6	260 W	Turing
Quadro RTX 5000	3072	384	1.62 GHz	1.92 GHz	16 GB	GDDR6	230 W	Turing
Quadro RTX 4000	2304	288	1.01 GHz	1.48 GHz	8 GB	GDDR6	160 W	Turing

Quadro系列显卡拥有更大的显存容量,并针对CAD、3D渲染等专业应用进行优化。目前性能最强的是搭载Ampere架构的RTX A6000。

Tesla/数据中心系列显卡对比

型号	CUDA核心数	Tensor核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构
H100	16896	528	1.37 GHz	1.79 GHz	80 GB	HBM3	700 W	Hopper
H800	16896	528	1.37 GHz	1.75 GHz	80 GB	HBM3	700 W	Hopper
A800	6912	432	765 MHz	1410 MHz	40/80 GB	HBM2e	400 W	Ampere
A100	6912	432	765 MHz	1410 MHz	40/80 GB	HBM2e	400 W	Ampere
V100	5120	640	1230 MHz	1380 MHz	32 GB	HBM2	300 W	Volta
P100	3584	-	1190 MHz	1329 MHz	16 GB	HBM2	250 W	Pascal

NVIDIA最新的数据中心GPU是基于Hopper架构的H100/H800，相比上一代A100/A800有以下重要提升:

• CUDA核心数从6912增加到16896,提升约144%
• 首次采用HBM3显存,带宽高达3TB/s
• FP8精度训练支持,大幅提升AI训练性能
• 第四代Tensor Core,AI推理性能提升近3倍
• NVLink带宽提升至900GB/s

特别说明： - A800是专门为中国市场推出的A100的特供版本 - H800是专门为中国市场推出的H100的特供版本 - 这些特供版本在保持核心规格基本一致的同时，对部分AI计算能力做了限制： - NVLink带宽从600GB/s降至400GB/s - FP8训练性能有所限制 - 部分高级AI功能受限

这些高端数据中心GPU主要应用于: - 大规模AI模型训练 - 高性能计算(HPC) - 科学计算模拟 - 大数据分析 - 云游戏渲染

与国产GPU的对比

厂商	型号	CUDA核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构
寒武纪	邃思 MLU370-X8	-	1.1 GHz	1.3 GHz	32 GB	HBM2	350 W	MLUv02
昇腾	910 Pro	-	-	-	32 GB	HBM2	350 W	-

国产GPU目前主要应用于AI训练和推理领域,在通用计算和图形渲染方面与NVIDIA还有一定差距。但随着国产GPU技术的不断进步,未来有望在更多领域与NVIDIA展开竞争。

专业可视化/虚拟化系列显卡对比

型号	CUDA核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构	主要特性
A40	10752	1.35 GHz	1.78 GHz	48 GB	GDDR6	300 W	Ampere	虚拟化支持
A16	4x2560	1.37 GHz	1.69 GHz	4x16 GB	GDDR6	250 W	Ampere	多显示器支持
A10	9216	1.40 GHz	1.70 GHz	24 GB	GDDR6	150 W	Ampere	高性能图形
A4000	6144	1.13 GHz	1.56 GHz	16 GB	GDDR6	140 W	Ampere	入门专业级
A2000	3584	1.20 GHz	1.47 GHz	12 GB	GDDR6	70 W	Ampere	小型工作站

这些显卡主要面向: - 专业虚拟化环境(VDI) - 远程工作站 - 云渲染 - 多显示器应用场景

嵌入式/边缘计算系列显卡对比

型号	CUDA核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构	应用场景
Jetson AGX Orin	2048	1.3 GHz	1.5 GHz	32 GB	LPDDR5	15-60 W	Ampere	边缘AI
Jetson Xavier NX	384	1.1 GHz	1.4 GHz	8 GB	LPDDR4x	10-15 W	Volta	嵌入式系统
Jetson Nano	128	0.9 GHz	1.1 GHz	4 GB	LPDDR4	5-10 W	Maxwell	IoT设备

主要特点: - 低功耗设计 - 集成AI加速器 - 支持边缘计算 - 适合嵌入式应用

数据中心网络加速卡对比

型号	处理器	网络端口	最大吞吐量	延迟	功耗	主要功能
BlueField-3	16核ARM	2x200GbE	400 Gb/s	<2μs	80W	DPU加速
BlueField-2	8核ARM	2x100GbE	200 Gb/s	<2μs	70W	安全加速
ConnectX-7	-	2x400GbE	800 Gb/s	<1μs	75W	网络加速
ConnectX-6	-	2x200GbE	400 Gb/s	<1μs	65W	RDMA支持

主要应用:

• 数据中心网络
• 存储加速
• 安全处理
• 虚拟化网络

摩尔线程 GPU 系列对比

摩尔线程（Moore Threads）是中国本土的 GPU 厂商，主要提供数据中心、桌面和移动端 GPU 解决方案。

数据中心系列

型号	计算核心数	基础频率	显存容量	显存类型	功耗	架构	主要特性
S4000	4096	1.0 GHz	32GB	GDDR6	300W	MUSA	AI训练/推理
S2000	2048	1.0 GHz	16GB	GDDR6	160W	MUSA	云渲染/推理
S1000	1024	1.0 GHz	8GB	GDDR6	75W	MUSA	边缘计算

主要特点：

• 支持 MUSA 架构
• 兼容 DirectX、OpenGL、Vulkan 等主流图形 API
• 提供 MTAI 深度学习框架支持
• 支持视频编解码加速

桌面系列

型号	计算核心数	基础频率	Boost频率	显存容量	显存类型	功耗	架构
MTT S80	4096	1.1 GHz	1.3 GHz	16GB	GDDR6	255W	MUSA
MTT S70	2048	1.0 GHz	1.2 GHz	8GB	GDDR6	165W	MUSA
MTT S60	1024	1.0 GHz	1.1 GHz	8GB	GDDR6	95W	MUSA

主要应用场景： - 专业图形工作站 - 桌面虚拟化 - 轻量级 AI 推理 - 多媒体处理

移动系列

型号	计算核心数	基础频率	显存容量	显存类型	功耗	架构	应用场景
MTT M3000	1024	0.8 GHz	8GB	LPDDR5	15-35W	MUSA	轻薄本
MTT M2000	512	0.7 GHz	4GB	LPDDR5	10-25W	MUSA	商务本

特点与优势： - 低功耗设计 - 集成显示引擎 - 支持多屏输出 - 硬件视频编解码

技术特点

1. MUSA 架构特性
2. 统一着色器架构
3. 支持 FP32/FP16/INT8 混合精度计算
4. 硬件光线追踪加速

5. 神经网络加速器

6. 软件生态

7. MTCC 编程平台
8. DirectX 12 支持
9. OpenGL/Vulkan 支持

10. MTAI 深度学习框架

11. 主要优势

12. 本土自主研发
13. 完整软硬件生态
14. 持续优化的驱动支持
15. 具备竞争力的性价比

应用领域

1. 专业图形
2. CAD/CAM 设计
3. 3D 建模渲染
4. 视频编辑

5. 多媒体处理

6. 人工智能

7. 推理加速
8. 轻量级训练
9. 边缘计算

10. 计算机视觉

11. 云计算

12. 云游戏
13. 云渲染
14. 虚拟化
15. 远程办公

虽然与 NVIDIA 相比还有一定差距，但摩尔线程在国产 GPU 领域发展迅速，特别是在一些特定应用场景下已经可以提供较好的替代方案。随着技术的不断进步和优化，预计未来会在更多领域与国际厂商展开竞争。

总的来说,NVIDIA凭借强大的GPU性能和丰富的产品线,在游戏、设计、AI等多个领域占据领先地位。国产GPU厂商正在奋起直追,未来的竞争将更加激烈。