NVIDIA RTX 4000 Ada
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Caractéristiques techniques
| Attribut | Valeur |
|---|---|
| Mémoire GPU | 48 |
| Type de mémoire GPU | GDDR6 |
| Consommation | 300 W |
| APIs graphiques | DirectX 12, OpenGL 4.66, Shader Model 6.6, Vulkan 1.36 |
| Ada Lovelace architecture | 18176 |
| APIs calcul | CUDA 11.6, DirectCompute, OpenCL 3.0 |
| Bande passante | 960 GB/s |
| DisplayPort | 4x DisplayPort 1.4a5 |
| Dimensions | 11.18 cm x 26.67, Dual slot, Full height |
| ECC | Oui |
| NVIDIA gen 3 RT Cores | 142 |
| NVIDIA gen 4 Tensor Cores | 568 |
| NVIDIA NVLink® | Oui |
| Thermal solution | Actif |
| Sorties vidéo simultanées | 2x 7680 x 4320 @ 60 Hz, 4x 4096 x 2160 @ 120 Hz, 4x 5120 x 2880 @ 60 Hz |
| Tensor performance | 1457.0 TFLOPS4 |
| VR | Oui |
| Mémoire interface | 384-bit |
| RT Core performance | 210.6 TFLOPS3 |
Intelligence Artificielle (IA) et Deep Learning
Les architectures comme NVIDIA Hopper™ avec ses Tensor Cores de 4ème génération ou les matrices AI de l’AMD Instinct™ sont fondamentales. Elles sont optimisées pour le calcul matriciel et la mémoire HBM à haute bande passante. Cela accélère massivement l’entraînement des modèles d’IA complexes, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, rendant le développement d’IA à grande échelle viable.
HPC et Simulation Scientifique
Les GPU modernes avec leurs milliers de cœurs CUDA ou Stream Processors et leur mémoire HBM sont essentiels. Leur architecture de calcul parallèle permet de traiter simultanément des calculs flottants massifs pour la modélisation climatique, la dynamique moléculaire ou l’ingénierie. Cette puissance, combinée à des interconnexions comme NVLink™, réduit drastiquement les temps de simulation, propulsant la recherche scientifique.
Analyse de Données et Big Data
Les architectures GPU avec des unités de calcul parallèle massives et une mémoire à haute bande passante sont idéales. Elles accélèrent les opérations intensives en données comme le filtrage, l’agrégation, et les algorithmes d’apprentissage automatique non IA. Cela permet aux analystes de traiter des téraoctets d’informations en minutes plutôt qu’en heures, révélant des tendances cruciales pour la finance, la logistique et la recherche.
Réalité Virtuelle (VR) et Réalité Augmentée (AR)
La faible latence et la grande bande passante mémoire des GPU modernes sont vitales pour la RV/RA. Ils doivent générer deux images haute résolution à des fréquences très élevées (90+ Hz) pour une immersion fluide, évitant le motion sickness. Les cœurs Tensor/IA peuvent améliorer l’upscaling et la fovéation, tandis que les architectures parallèles gèrent les interactions complexes et le suivi de mouvement, offrant des expériences ultra-réalistes.
Création de Contenu Numérique et Rendu 3D
Les cœurs RT dédiés des NVIDIA RTX™ ou les capacités RDNA™ 3 sont cruciales pour le rendu 3D photoréaliste et le ray tracing. La grande quantité de VRAM (ex: 48Go) et la bande passante élevée permettent de gérer des scènes complexes. Les GPU accélèrent la création de contenu, la prévisualisation en temps réel et le montage vidéo 8K, optimisant considérablement les workflows des artistes et designers.
Jeu Vidéo
Les architectures modernes comme NVIDIA Ada Lovelace™ ou AMD RDNA™ 3, avec leurs cœurs RT dédiés et leurs Tensor Cores, sont cruciales. Elles accélèrent le ray tracing, simulant la lumière réaliste, et l’upscaling via DLSS/FSR pour des mondes virtuels ultra-réalistes. Leur capacité de calcul parallèle assure des fréquences d’images élevées, indispensables pour une expérience de jeu fluide et immersive.