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用語集

NVIDIA RTX A4000 Laptop GPU

GPU:NVIDIA RTX A4000 Laptop GPUの詳細情報です。
PASSMARKスコア 15931 メーカー NVIDIA
インターフェース PCIe 4.0 x16 最大メモリーサイズ 16384 MB
コアクロック 735 MHz W メモリークロック 14000 MHz
DirextXバージョン 12_2 OpenGLバージョン 4.6
TDP 140 W
備考

スコア比較

性能の近いGPUとのPASSMARKスコア比較です。
GPU名 PASSMARKスコア
TITAN Xp 18280
GeForce RTX 2070 SUPER 18185
GeForce RTX 3060 17030
TITAN V CEO Edition 16988
RTX A5500 Laptop GPU 16957
Radeon RX 5700 XT 16902
Radeon Pro VII 16853
Radeon VII 16821
Radeon RX 5700 XT 50th Anniversary 16644
GeForce RTX 3080 Laptop GPU 16641
GeForce RTX 2060 SUPER 16526
Radeon RX 6650 XT 16228
Quadro RTX 5000 16156
GeForce RTX 2070 16094
RTX A5000 Laptop GPU 15991
RTX A4000 Laptop GPU 15931
Radeon RX 6600 XT 15886
RTX A3000 12GB Laptop GPU 15695
Quadro GP100 15608
Quadro RTX 4000 15501
GeForce RTX 3070 Laptop GPU 15279
GeForce RTX 2080 (Mobile) 15107
Radeon Pro W5700 15003
Quadro P6000 14917
Quadro RTX 5000 (Mobile) 14832
Radeon Pro Vega II 14738
Radeon RX Vega 64 14657
Radeon RX 5700 14656
GeForce GTX 1070 Ti 14590
Radeon PRO W6600 14434
Radeon RX 6600 14166

ランダムトピックス

当サイトに関わる豆知識や、パソコン関連の用語、雑学などをランダムにご紹介。

IoT(iot)

Internet Of Thingsの略語で、モノのインターネット」を意味する単語。
様々な「モノ(物)」がインターネットに接続され(単に繋がるだけではなく、モノがインターネットのように繋がる)、情報交換することにより相互に制御する仕組みである。それによるデジタル社会(クロステック)の実現を指す。現在の市場価値は800億ドルと予測されている。経済産業省が推進するコネクテッドインダストリーズやソサエティー5.0との関連でも注目を集めている。

CPU(cpu)

CPU(シーピーユー、英: Central Processing Unit)は日本語で中央処理装置(ちゅうおうしょりそうち)または中央演算処理装置(ちゅうおうえんざんしょりそうち)のこと。
コンピュータの頭脳に例えられることが多い、コンピュータにおける中心的な処理装置(プロセッサ)。

光ファイバー(ひかりふぁいばー)

光ファイバーとは、離れた場所に光を伝える伝送路である。optical fiberを逐語訳して光学繊維(こうがくせんい)とも呼ばれる。
電磁気の影響を受けずに極細の信号線で高速信号が長距離に伝送できるため、デジタル通信を中心に多くの通信用途に使用されている。

GPU(gpu)

Graphics Processing Unit(グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU)は、コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサである。グラフィックコントローラなどと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展した。特にリアルタイム3DCGなどに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理するグラフィックスパイプライン性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のビデオメモリ(VRAM)と接続され、頂点処理およびピクセル処理などの座標変換やグラフィックス陰影計算(シェーディング)に特化したプログラム可能な演算器(プログラマブルシェーダーユニット)を多数搭載している。プロセスルールの微細化が鈍化していることからムーアの法則は限界に達しつつあるが、設計が複雑で並列化の難しいCPUと比較して、個々の演算器の設計が単純で並列計算に特化したGPUは微細化の恩恵を得やすい。さらにHPC分野では、CPUよりも並列演算性能にすぐれたGPUのハードウェアを、より一般的な計算に活用する「GPGPU」がさかんに行われるようになっており、そういった分野向けに映像出力端子を持たない専用製品や、深層学習ベースのAI向けに特化した演算器を搭載したハイエンド製品も現れている。