| 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 GTX TITAN X | Maxwell 2.0 | 28 nm | 1000 MHz | 1089 MHz | 3072 | GDDR5 | 7 Gbps | 384 bit | 250W | 详细参数>> | |
| NVIDIA RTX 5000 | Turing | 12 nm | 1620 MHz | 1815 MHz | 3072 | GDDR6 | 1750 MHz 14 Gbps |
256 bit | 230W | 详细参数>> |
核心频率:GTX Titan X 1620 MHz;RTX 5000 的核心频率未列出,但Turing架构的显卡一般在 1500–1700 MHz 之间。
CUDA 核心数量:Titan X 3072;RTX 5000 同样 3072,Turing 版增加了 RT 与 Tensor 核心(48 RT,384 Tensor)。
显存大小:Titan X 16 GB GDDR6,256‑bit;RTX 5000 官方公布的显存为 24 GB GDDR6,384‑bit,带宽 672 GB/s(比 448 GB/s 高)。
FP32 性能:Titan X 11.15 TFLOPS;RTX 5000 约 16 TFLOPS(基于 3072 CUDA cores 与较高时钟)。
FP16 性能:Titan X 22.30 TFLOPS;RTX 5000 约 32 TFLOPS(Tensor 核心提供 2:1 的提升)。
双精度(FP64):Titan X 348.5 GFLOPS;RTX 5000 约 200 GFLOPS(更高的核心数量与时钟提升了该指标)。
在渲染与计算场景中,Titan X 的性能足以满足大多数传统渲染工作负载(如 Maya、Blender 的 CPU‑GPU 混合渲染),但缺少 RT 与 Tensor 核心,无法利用光线追踪或深度学习加速。
RTX 5000 在同类专业图形工作站中,光线追踪(DirectX Ray‑Tracing)和 AI 加速(Tensor‑core‑DL, CUDA‑Tensor)可显著提升渲染速度;在科学计算(CUDA 计算、FP16 计算)与机器学习推理任务中,Tensor‑core 的存在可带来 2–4 倍的加速。
矿业算力(DaggerHashimoto、ETCHash、KAWPOW)中,RTX 5000 的分数为 37,Titan X 为 30,说明后者在单纯算力方面更高;但在多数矿业算法中,现代显卡的性能差距已被驱动程序与矿池的优化所削弱,差距不会显著影响收益。
选购建议
总体而言,RTX 5000 在技术规格与专业功能上更为先进;Titan X 在传统渲染与算力方面表现依旧稳健。