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Tesla PG500-216 32 GB
Ficha técnica completa com foco em arquitetura, consumo, eficiência energética e benchmarks.
Tesla PG500-216 32 GB
Tesla PG500-216 32 GB está em modo de ficha individual. Esta visão serve para entender onde ela faz mais sentido antes de comparar com outra GPU. Para jogos Full HD (1920×1080), o score atual é 302; avalie junto com benchmarks reais quando houver resultados importados. Em criação de conteúdo, o score é — e tende a refletir melhor render, edição, aceleração por GPU, VRAM e largura de banda. Em IA generativa, o score é 604; para esse uso, VRAM, bandwidth, Tensor/AI cores e suporte a formatos modernos costumam decidir mais do que FPS.
Não foram encontrados benchmarks comparáveis
Não há benchmarks comparáveis importados para os modelos selecionados.
| Especificações técnicas | Tesla PG500-216 32 GB |
|---|---|
| MarcaMarca responsável pela arquitetura principal da GPU. | NVIDIA |
| Vendor / fabricanteInformação técnica sobre Vendor / fabricante. | nvidia |
| ArquiteturaGeração ou arquitetura gráfica usada pelo chip. | Volta |
| Ano de lançamentoAno de lançamento da GPU no mercado. | 2019 |
| VRAMQuantidade de memória de vídeo dedicada disponível para texturas, buffers e cargas gráficas. | 32 GB |
| Tipo de memóriaTipo de memória usada pela GPU, como GDDR5, GDDR6 ou HBM. | HBM2 |
| Barramento de memóriaLargura do barramento entre a GPU e a memória. Influencia a capacidade de transferência de dados. | 4.096 bits |
| Largura de bandaQuantidade de dados que a GPU consegue transferir entre o chip e a memória por segundo. | 1.130 GB/s |
| Cache relevanteMemória cache interna usada para reduzir acessos à VRAM e melhorar a eficiência. | 6 MB |
| Cache L2Quantidade de cache L2 disponível na GPU. Ajuda bastante em jogos e em cargas sensíveis à latência de memória. | 6 MB |
| Fonte do preenchimento de cacheInformação técnica sobre Fonte do preenchimento de cache. | heuristic_nvidia_volta |
| Clock baseFrequência base de operação da GPU em carga padrão. | 1.260 MHz |
| Clock boostFrequência máxima típica que a GPU pode atingir em boost. | 1.380 MHz |
| Poder de processamentoEstimativa do desempenho bruto FP32 da GPU. Quanto maior, maior o potencial de cálculo. | 14,13 TFLOPS |
| Shaders / CUDA / Stream coresUnidades principais de processamento paralelo da GPU. Em NVIDIA, normalmente são CUDA cores; em AMD, Stream Processors. | 5.120 |
| Tensor / AI coresUnidades dedicadas a cargas de IA, upscaling e aceleração matricial. | 640 |
| FP8 / MSFP8Suporte a formatos FP8 ou MSFP8. É especialmente relevante em IA moderna. | Não |
| Transformer EngineAcelerador dedicado a operações de modelos transformer, comum em GPUs focadas em IA. | Não |
| Sparsity SupportSuporte a sparsity estruturada, usado para acelerar certas cargas de inferência e treinamento. | Não |
| Memória ECCIndica se a GPU conta com memória ECC para correção de erros. | Sim |
| Certificação ISVHomologação profissional para softwares de engenharia, CAD, DCC e workflows corporativos. | Não |
| Suporte vGPUCapacidade de virtualização de GPU, útil em ambientes corporativos e infraestrutura. | Sim |
| InterconexãoTecnologia de interconexão entre GPUs ou aceleradores, como NVLink ou Infinity Fabric. | Nenhuma |
| Consumo de energiaConsumo típico de energia da GPU em carga, normalmente baseado em TGP ou TDP. | 250 W |
| Eficiência energéticaRelação entre poder de processamento e consumo de energia. Quanto maior, melhor. | 0,057 TFLOPS/W |
| Consumo de energiaConsumo típico de energia da GPU em carga, normalmente baseado em TGP ou TDP. | 250 W |
| Ray TracingIndica se a GPU possui suporte de hardware para ray tracing. | Não |
| Encoders AV1Quantidade de motores de vídeo com suporte a AV1 para encode e workflows de creator. | 0 |
| DLSS / FSR / XeSS máximoTecnologias de upscaling e reconstrução de imagem compatíveis com a GPU. | Nenhum |
| LitografiaProcesso litográfico do chip. É um dado técnico útil, mas não define desempenho sozinho. | 12 nm |
| PCIeInformação técnica sobre PCIe. | PCIe 3.0 x16 |
Tesla PG500-216 32 GB
Score de IA
604
MarcaMarca responsável pela arquitetura principal da GPU.
Tesla PG500-216 32 GB
NVIDIA
Vendor / fabricanteInformação técnica sobre Vendor / fabricante.
Tesla PG500-216 32 GB
nvidia
ArquiteturaGeração ou arquitetura gráfica usada pelo chip.
Tesla PG500-216 32 GB
Volta
Ano de lançamentoAno de lançamento da GPU no mercado.
Tesla PG500-216 32 GB
2019
VRAMQuantidade de memória de vídeo dedicada disponível para texturas, buffers e cargas gráficas.
Tesla PG500-216 32 GB
32 GB
Tipo de memóriaTipo de memória usada pela GPU, como GDDR5, GDDR6 ou HBM.
Tesla PG500-216 32 GB
HBM2
Barramento de memóriaLargura do barramento entre a GPU e a memória. Influencia a capacidade de transferência de dados.
Tesla PG500-216 32 GB
4.096 bits
Largura de bandaQuantidade de dados que a GPU consegue transferir entre o chip e a memória por segundo.
Tesla PG500-216 32 GB
1.130 GB/s
Cache relevanteMemória cache interna usada para reduzir acessos à VRAM e melhorar a eficiência.
Tesla PG500-216 32 GB
6 MB
Cache L2Quantidade de cache L2 disponível na GPU. Ajuda bastante em jogos e em cargas sensíveis à latência de memória.
Tesla PG500-216 32 GB
6 MB
Fonte do preenchimento de cacheInformação técnica sobre Fonte do preenchimento de cache.
Tesla PG500-216 32 GB
heuristic_nvidia_volta
Clock baseFrequência base de operação da GPU em carga padrão.
Tesla PG500-216 32 GB
1.260 MHz
Clock boostFrequência máxima típica que a GPU pode atingir em boost.
Tesla PG500-216 32 GB
1.380 MHz
Poder de processamentoEstimativa do desempenho bruto FP32 da GPU. Quanto maior, maior o potencial de cálculo.
Tesla PG500-216 32 GB
14,13 TFLOPS
Shaders / CUDA / Stream coresUnidades principais de processamento paralelo da GPU. Em NVIDIA, normalmente são CUDA cores; em AMD, Stream Processors.
Tesla PG500-216 32 GB
5.120
Tensor / AI coresUnidades dedicadas a cargas de IA, upscaling e aceleração matricial.
Tesla PG500-216 32 GB
640
FP8 / MSFP8Suporte a formatos FP8 ou MSFP8. É especialmente relevante em IA moderna.
Tesla PG500-216 32 GB
Não
Transformer EngineAcelerador dedicado a operações de modelos transformer, comum em GPUs focadas em IA.
Tesla PG500-216 32 GB
Não
Sparsity SupportSuporte a sparsity estruturada, usado para acelerar certas cargas de inferência e treinamento.
Tesla PG500-216 32 GB
Não
Memória ECCIndica se a GPU conta com memória ECC para correção de erros.
Tesla PG500-216 32 GB
Sim
Certificação ISVHomologação profissional para softwares de engenharia, CAD, DCC e workflows corporativos.
Tesla PG500-216 32 GB
Não
Suporte vGPUCapacidade de virtualização de GPU, útil em ambientes corporativos e infraestrutura.
Tesla PG500-216 32 GB
Sim
InterconexãoTecnologia de interconexão entre GPUs ou aceleradores, como NVLink ou Infinity Fabric.
Tesla PG500-216 32 GB
Nenhuma
Consumo de energiaConsumo típico de energia da GPU em carga, normalmente baseado em TGP ou TDP.
Tesla PG500-216 32 GB
250 W
Eficiência energéticaRelação entre poder de processamento e consumo de energia. Quanto maior, melhor.
Tesla PG500-216 32 GB
0,057 TFLOPS/W
Consumo de energiaConsumo típico de energia da GPU em carga, normalmente baseado em TGP ou TDP.
Tesla PG500-216 32 GB
250 W
Ray TracingIndica se a GPU possui suporte de hardware para ray tracing.
Tesla PG500-216 32 GB
Não
Encoders AV1Quantidade de motores de vídeo com suporte a AV1 para encode e workflows de creator.
Tesla PG500-216 32 GB
0
DLSS / FSR / XeSS máximoTecnologias de upscaling e reconstrução de imagem compatíveis com a GPU.
Tesla PG500-216 32 GB
Nenhum
LitografiaProcesso litográfico do chip. É um dado técnico útil, mas não define desempenho sozinho.
Tesla PG500-216 32 GB
12 nm
PCIeInformação técnica sobre PCIe.
Tesla PG500-216 32 GB
PCIe 3.0 x16