▷ ¿Qué es mejor Nvidia GeForce o Quadro?

Nvidia quadro deep learning

Otra de las preguntas más frecuentes que recibimos cuando configuramos un PC o una estación de trabajo para un cliente es qué opción de GPU NVIDIA es mejor: Geforce o Quadro. ¿Qué GPU es la mejor opción? ¿Y qué opción es la más adecuada para qué aplicaciones? Repasemos algunas de las diferencias, ventajas y desventajas de Geforce y Quadro.

Velocidades de reloj más rápidas – Dólar por dólar, las tarjetas Geforce generalmente ofrecen velocidades de reloj de GPU más rápidas en el rango del 10-20%. Por ejemplo, la Geforce GTX 3070 tiene una velocidad de reloj de 1770 MHz, mientras que la Quadro P2200, más cara, alcanza un máximo de 1470 MHz. Esta velocidad equivale a un mejor rendimiento general, lo que nos lleva al siguiente punto…

Versatilidad y valor: ¿quieres jugar un poco, renderizar un poco en 3D y hacer algo de vídeo? Las velocidades de reloj más rápidas, junto con más núcleos CUDA y VRAM, hacen que las tarjetas Geforce sean las preferidas para los sistemas multiuso. Esa potencia por su precio, especialmente en los niveles inferiores/medios, hace que las Geforce sean las más rentables para la mayoría de los usuarios.

Cad quadro vs geforce

Parámetros generales de rendimiento como el número de sombreadores, las velocidades de reloj base y de reloj boost del núcleo de la GPU, el proceso de fabricación, las texturas y la velocidad de cálculo. Estos parámetros hablan indirectamente del rendimiento, pero para una evaluación precisa hay que tener en cuenta sus resultados en las pruebas de benchmark y de juegos.

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Información sobre la compatibilidad con otros componentes del ordenador. Resulta útil a la hora de elegir una futura configuración del ordenador o de actualizar una ya existente. En el caso de las tarjetas de vídeo de sobremesa, se trata de la interfaz y el bus (compatibilidad con la placa base), los conectores de alimentación adicionales (compatibilidad con la fuente de alimentación).

Tipos y número de conectores de vídeo presentes en las GPU revisadas. Por regla general, los datos de esta sección son precisos sólo para las de referencia de sobremesa (las llamadas Founders Edition para los chips NVIDIA). Los fabricantes de equipos originales pueden cambiar el número y el tipo de puertos de salida, mientras que en el caso de las tarjetas para portátiles la disponibilidad de determinados puertos de salida de vídeo depende del modelo de portátil y no de la propia tarjeta.

Esta es nuestra clasificación de rendimiento de referencia combinada. Estamos mejorando regularmente nuestros algoritmos de combinación, pero si encuentras alguna incoherencia percibida, no dudes en hablar en la sección de comentarios, solemos solucionar los problemas rápidamente.

Nvidia rtx vs quadro

Muchas aplicaciones requieren cálculos matemáticos de mayor precisión. En estas aplicaciones, los datos se representan con valores que son el doble de grandes (utilizando 64 bits binarios en lugar de 32 bits). Estos valores más grandes se denominan de doble precisión (64 bits). Los valores menos precisos se denominan de precisión simple (32 bits). Aunque casi todos los productos de GPU NVIDIA admiten cálculos de precisión simple y doble, el rendimiento de los valores de doble precisión es significativamente menor en la mayoría de las GPU GeForce de consumo. A continuación se muestra una comparación del rendimiento de cálculo en coma flotante de doble precisión entre las GPU GeForce y Tesla/Quadro:

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Algunas aplicaciones no requieren una precisión tan alta (por ejemplo, el entrenamiento/inferencia de redes neuronales y ciertos usos de HPC). El soporte de operaciones FP16 de media precisión se introdujo en la generación “Pascal” de GPUs. Este era el estándar para el cálculo de Deep Learning/AI; sin embargo, las cargas de trabajo de Deep Learning han pasado a operaciones más complejas (véase TensorCores más adelante). Aunque todas las GPUs NVIDIA “Pascal” y posteriores soportan FP16, el rendimiento es significativamente menor en muchas GPUs enfocadas a juegos. Aquí se compara el rendimiento de cálculo en coma flotante de media precisión entre las GPU GeForce y Tesla/Quadro: