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显卡型号 核心架构 制程工艺 基础频率 加速频率 流处理 内存类型 内存频率 内存位宽 TDP功耗
NVIDIA CMP 30HX Turing 12 nm 1530 MHz 1785 MHz 1408 GDDR6 1750 MHz
14 Gbps
192 bit 125W 详细参数>>
NVIDIA P104-100 Pascal 16 nm 1607 MHz 1733 MHz 1920 GDDR5X 1251 MHz
10 Gbps
256 bit 200W 详细参数>>

CMP 30HX / P104-100 参数对比总结

💡以下内容由AI总结

核心频率与时钟:CMP 30HX 的基础频率为 1530 MHz,Turbo 1785 MHz;P104‑100 的基础 1607 MHz,Turbo 1733 MHz。P104 的时钟略高,但 CMP 30HX 在 Turing 架构下,算术单元与纹理单元配置更适合现代渲染工作。

核心单元:CMP 30HX 拥有 1408 个 shading unit、88 TMU、48 ROP、22 SM;P104‑100 则为 1920 个 shading unit、120 TMU、64 ROP、15 SM。后者在 raw 单元数量上更为充足,适合高吞吐量工作负载;但 CMP 30HX 的 SM 数量更高,意味着更细粒度的并行执行,可在多线程计算中表现更好。

显存:CMP 30HX 配备 6 GB GDDR6,192‑bit 位宽,1750 MHz,带宽 336 GB/s;P104‑100 仅 4 GB GDDR5X,256‑bit 位宽,1251 MHz,带宽 320 GB/s。更大的显存容量与更高频率的 GDDR6 让 CMP 30HX 在需要大纹理缓存的游戏或科学可视化场景中占优。

理论性能:FP32 单精度性能为 CMP 30HX 5.027 TFLOPS,P104‑100 6.655 TFLOPS;FP16 半精度为 CMP 30HX 10.05 TFLOPS,P104‑100 0.104 TFLOPS(仅支持 FP32)。在需要 FP32 的计算密集型任务(如机器学习推理、工程模拟)时,P104‑100 更具优势;若任务可利用 FP16(如某些深度学习推理),CMP 30HX 的半精度性能更为强劲。

显卡尺寸与接口:CMP 30HX 长 229 mm,使用 PCIe 3.0 x4;P104‑100 长 267 mm,使用 PCIe 1.0 x4。后者在带宽上略低,但由于仅用于矿机,PCIe 1.0 已满足其需求。CMP 30HX 更小尺寸、更高 PCIe 3.0 带宽,可在现代主板上更好兼容。

功耗与散热:CMP 30HX TDP 125 W;P104‑100 未列出,但根据型号,功耗通常在 150 W 左右。CMP 30HX 在功耗与性能比上更具优势。

跑分与算力:在 DaggerHashimoto、ETCHash、NexaPow 算法上,P104‑100 的算力更高(35 / 38 / 32)而 CMP 30HX 为 27.5 / 27.5 / 8.55。若用户主要关注以太坊、Filecoin 等矿业算法,P104‑100 更合适;若主要挖 Arbitrum 或其他算法,CMP 30HX 的算力更突出。

使用场景对照

  • 高帧率游戏(1080p/1440p):P104‑100 的 raw 单元更足,能在某些老旧游戏中提供更稳定的帧率;CMP 30HX 在更新游戏的细节与光效上表现更好,尤其在 4K 分辨率下,显存容量更足。
  • 深度学习推理:CMP 30HX 的 FP16 支持使其在训练推理中更具优势;P104‑100 只能使用 FP32,性能受限。
  • 矿业:P104‑100 在常见算法上算力更高,适合追求最大收益;CMP 30HX 在更稀有算法(如 NexaPow)表现更好,但整体算力略低。
  • 工业可视化 / GPU 计算:需要大量显存和高带宽的场景,CMP 30HX 适合;若侧重原始算术吞吐量,可选择 P104‑100。

选择建议

  1. 若预算已确定且主要使用场景为矿业或需要高 FP32 性能的计算任务,优先考虑 P104‑100。
  2. 若使用场景更倾向于现代游戏、机器学习推理或需要较大显存的工作负载,CMP 30HX 更具优势。
  3. 在功耗与散热管理方面,CMP 30HX 的 125 W 与 PCIe 3.0 x4 组合,使其在高密度服务器或工作站中更易部署。

通过上述指标与场景对比,用户可根据自身需求在两款矿机显卡中做出更精准的选择。

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