NVIDIA Quadro RTX 3000 Max-Q vs Apple M2 Pro 16-Core GPU vs NVIDIA T1000

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 Pro 16-Core GPU

Die Apple M2 Pro 16-Core GPU ist eine von Apple selbst designte Grafikkarte im Apple M2 Pro 10-Kern SoC und laut Apple mit 16 der 19 Kernen aktiviert (aktuell im Einstiegs-MacBook Pro 14 verbaut). Die GPU hat keinen dedizierten Grafikspeicher aber kann auf den schnellen gemeinsamen LPDDR5-6400? Speicher (unified Memory, 16 oder 32 GB) zugreifen.

Laut Apple soll die 19-Kern-Variante GPU 30% schneller sein als die alte 16-Kern GPU im M1 Pro sein. Daher sollte die 16-Kern-Variante ebenfalls schneller sein als die 16-Kern GPU im M1 Pro (aber nur minimal) und natürlich den direkten Vorgänger mit 14-Kernen deutlich abhängen.

Neu ist beim M2 Pro der Support für HDMI 2.1 (8K Displays).

Die iGPU 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 5nm Prozess bei TSMC hergestellt wird, sollte die Energieeffizienz hervorragend sein.

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.