NVIDIA Quadro RTX 3000 Max-Q vs Apple M2 10-Core GPU vs NVIDIA Quadro T1000 (Laptop)

NVIDIA Quadro RTX 3000 Max-Q

Die Nvidia Quadro RTX 3000 with Max-Q Design ist eine professionelle Grafikkarte für große Notebooks / mobile Workstations. Die Max-Q Variante ist eine auf Effizienz optimierte Version der RTX 3000 mit verringerten Taktraten. Sie basiert auf den selben Chip wie die Consumer GeForce RTX 2070 Max-Q jedoch mit zertifizierten Treibern für professionelle Anwendungen, weniger Shader und geringeren Taktraten und langsameren, aber größerem Grafikspeicher. Nach aktuellen Informationen gibt es drei verschiedene Max-Q Varianten mit einem Stromverbrauch der Karte (TGP) von 70, 65 und 60 Watt im Vergleich zu den 80 Watt der normalen mobilen RTX 3000.

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 TU106-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 Variante, kann die Max-Q Version deutlich Performance zur normalen RTX 4000 einbüßen. Zwar ist der maximale Boost-Takt bei der schnellsten Variante vergleichbar, der garantierte Basistakt liegt jedoch deutlich darunter. Dadurch ist die Performance stark von der Kühlung abhängig.

Im Vergleich zu Consumer-Karten, wie der höher gektateten RTX 2070 Max-Q verhelfen die Quadro Treiber der RTX 3000 Max-q jedoch zu einer höheren Performance.

Mit einem TDP von 60-70 Watt benötigt die Quadro RTX 3000 Max-Q zwar deutlich weniger als die stärkeren RTX 4000 und 5000 GPUs, jedoch eignet sie sich trotzdem nur für große Workstation Laptops.

Apple M2 10-Core GPU

Die Apple M2 GPU ist eine selbst designte Grafikkarte im Apple M2 SoC und laut Apple mit acht oder zehn Kernen. Die 10-Kern-Variante bietet wahrscheinlich 160 Ausführungseinheiten und eine theoretische Maximalleistung von 3,6 Teraflops. Damit ist sie um 1 Teraflop schneller als die alte 8-Kern-GPU im Apple M1 und soll auch größere Caches bieten.

Bei der Performance gibt Apple eine 35% höhere Performance (bei leicht höherem Stromverbrauch von 15 Watt) an. In unseren Benchmarks sehen wir einen Vorsprung von knapp 40% gegenüber dem M1, die 14-Kern-GPU vom M1 Pro bleibt aber deutlich voran.

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. Die GPU nutzt laut internen Tools unter Last in etwa 13,5 Watt (15 Watt laut Apple).

NVIDIA Quadro T1000 (Laptop)

Die Nvidia Quadro T1000 für Laptops ist eine professionelle Grafikkarte für Notebooks und mobile Workstations der Mittelklasse. Sie basiert auf den selben TU117 Turing-Chip wie die Consumer GTX 1650 für Laptops, jedoch mit nur 768 Shader (versus 896 der GTX 1650). Die stärkere Quadro T2000 basiert auf den selben Chip, bietet jedoch doppelt so viele CUDA Kerne und ist damit deutlich schneller.

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.

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.