Apple M2 8-Core GPU vs NVIDIA Quadro RTX 5000 (Laptop) vs NVIDIA T1000

Apple M2 8-Core GPU

Die Apple M2 8-Kern-GPU ist eine selbst designte Grafikkarte im Apple M2 SoC und laut Apple mit acht der zehn Kerne. Die 8-Kern-Variante bietet wahrscheinlich 128 Ausführungseinheiten und eine theoretische Maximalleistung von 2,9 Teraflops (geschätzt). Damit ist sie um 0,3 Teraflop schneller als die alte 8-Kern-GPU im Apple M1 und soll auch größere Caches bieten. Im Vergleich zur 10-Kern-GPU ist die Taktung mit maximal 1398 MHz identisch, wodurch die stärkere Grafik etwa 25% schneller sein sollte.

Die M2-GPU unterstützt Apple's Metal 2 Schnittstelle und dürfte eine ähnliche Architektur wie die älteren PowerVR Grafikeinheiten (z.B. im Apple A10) aufweisen.

Da der SoC im (second generation) 5nm Prozess bei TSMC hergestellt wird (wahrscheinlich N5P), sollte die Energieeffizienz sehr sein. Nach unseren Messungen ist der Stromverbrauch der GPU alleine (laut internen Tools) bei etwa 10 Watt.

NVIDIA Quadro RTX 5000 (Laptop)

Die Nvidia Quadro RTX 5000 für Laptops ist eine professionelle Grafikkarte für große und schwere Notebooks. Sie basiert wie die Consumer GeForce RTX 2080 auf den TU104 Chip, bietet jedoch mit 3072 Shader 128 mehr als diese. Im Vergleich zur Desktop RTX 5000, wird die mobile deutlich geringer getaktet. Weiters gibt es verschiedene Versionen mit unterschiedlichen Taktraten und TDPs. Neben den deutlich niedriger getakteten Max-Q Varianten, ist die normale Max-P in 110 W (1035 - 1545 MHz) und 150 W (1350 - 1770 MHz) verfügbar.

Die Quadro-Grafikkarten bieten zertifizierte Treiber, welche auf Stabiltität und Performance bei professionellen Anwendungen (CAD-, DCC-, Medizin-, Prospektions-, Visualisierungsanwendungen) optimiert sind. Dadurch ist die Performance im Vergleich zu den Consumergrafikkarten mit gleichem Chip in diesen Bereichen deutlich besser.

Features

Der TU104-Chip wird in 12nm gefertigt und bietet eine Reihe neuer Features, wie DLSS (Deep Learning Super Sampling) und Real Time Ray Tracing. Dadurch lassen sich vor allem Beleuchtungseffekte sehr viel realistischer darstellen. Weiterhin gibt es Support für DisplayPort 1.4 (ready), HDMI 2.0b, HDR, Simultaneous Multi-Projection (SMP) sowie H.265 Video De- und Encoding (PlayReady 3.0). 

Performance

Je nach Anwendung sollte die Performance der Quadro RTX 5000 knapp oberhalb einer GeForce RTX 2080 liegen. Durch den größeren VRAM und die optimierten Treiber, gibt es bei professionellen Applikationen auch teilweise größere Geschwindigkeitsvorteile. Dadurch sollte die RTX 5000 aktuell die schnellste Notebookgrafikkarte sein (Mitte 2019).

Durch den hohen Stromverbrauch, eignet sich die Quadro RTX5000 nur für große und schwere Notebooks. Die langsamere Max-Q Version ist für dünnere Notebooks gedacht.

NVIDIA T1000

Die Nvidia T1000 Desktop ist eine professionelle Grafikkarte für kleine Workstations der Einstiegsklasse. Sie basiert auf dem selben TU117 Turing-Chip wie die Consumer GeForce GTX1650. Auch die Anzahl der Shadereinheiten ist mit 896 identisch. Mit 8-GB-VRAM bietet die Nvidia T1000 mehr VRAM, welcher weiterhin über ein 128 Bit Speicherbus angebunden ist. Die Leistungsaufnahme der Nvidia T1000 beträgt nur 50 Watt und kommt daher ohne einen zusätzlichen Stromanschluss aus.

Die professionellen Grafikkarten bieten zertifizierte Treiber, welche auf Stabiltität und Performance bei professionellen Anwendungen (CAD-, DCC-, Medizin-, Prospektions-, Visualisierungsanwendungen) optimiert sind. Dadurch ist die Performance im Vergleich zu den Consumergrafikkarten mit gleichem Chip in diesen Bereichen deutlich besser.

Die kleineren Chips der Turing Serie bietet im Unterschied zu den stärkeren RTX Karten (z.B. Quadro RTX 3000) keine Raytracing und Tensor Kerne. Bei der Turing Architektur gab es auch auf der Ebene der CUDA-Kerne deutliche Verbesserungen. Float und INT Operationen können nun gleichzeitig ausgeführt werden, der Cache wurde vereinheitlicht und verbessert und Adaptive Shading eingeführt. Nvidia spricht dadurch von einer bis zu 50% höheren Leistung pro Kern im Vergleich zu Pascal.