NVIDIA RTX A5000在最新的Ampere架構下單精度性能有了很大的提升，無論是實時渲染，還是離線渲染，性能都有了很好的提升，尤其是離線渲染的性能，在RTX光線追蹤的加持下實現了更高的渲染速度。并且PCIE 4.0的升級打通了總線帶寬的瓶頸，讓很多重載PCIE帶寬的應用可以充分的發揮GPU的性能。電商平臺售價在17900元左右，最近價格可以咨詢同袍存儲客服人員。

主要參數
核心頻率	1170 MHz
Turbo頻率	1695 MHz
流處理單元	8192 個
核心架構	Ampere 共66款
GPU代號	GA102
生產工藝	8 nm
TDP功耗	230W
內存參數
內存頻率	16 Gbps
內存類型	GDDR6
內存位寬	384 bit
最大顯存	24 GB
參數補充
代工廠	Samsung
核心面積	628 mm2
一級緩存	128 KB
二級緩存	6 MB
光柵單元	256
紋理單元	96
RT cores	64
SM count	64
Tensor cores	256
建議電源	550 W
公版供電	1x 8-pin
公版接口	4x DisplayPort
總線接口	PCIe 4.0 x16
理論性能
像素填充率	162.7 GPixel/s
紋理填充率	433.9 GTexel/s
顯存帶寬	768.0 GB/s
FP16	27.77 TFLOPS (1:1)
FP32	27.77 TFLOPS
FP64	867.8 GFLOPS (1:32)
顯卡特性
DirectX	12 Ultimate (12_2)
OpenGL	4.6
OpenCL	3
Vulkan	1.2
CUDA	8.6
Shader model	6.6

NVIDIA Ampere 架構

NVIDIA RTX A5000是功能最強大的工作站GPU，可提供高性能的即時光線追蹤，AI加速計算和專業圖形渲染。 基于Turing GPU主要增強SM功能，NVIDIA Ampere架構亦強化光線追蹤運算，Tensor矩陣運算以及FP32和INT32運算的平行執行。

CUDA 核心

NVIDIA的Ampere架構的CUDA核心帶來高達2倍的單精度浮點(FP32)，相比上一代的吞吐量，為顯卡提供了顯著的效能改進工作流程，如3D模型的開發和計算的工作負載，例如仿真計算器輔助工程(CAE)。 RTX A5000啟用兩個FP32主要數據路徑，從而使FP32峰值運算次數增加了一倍。

第二代 RT核心

結合第二代光線追蹤引擎，NVIDIA Ampere GPU架構提供了令人難以置信的光線追蹤渲染效能。 單片RTX A5000 卡可以渲染具有物理上準確的陰影，反射和折射的復雜專業模型，從而使用戶能夠立即洞察設計結果。 基于RTX A5000的系統將與利用NVIDIA OptiX，Microsoft DXR和Vulkan光線跟蹤等API的應用程序協同工作，將為真正的交互式設計工作流提供強大的動力，以提供實時回饋，從而實現前所未有的生產力水平。 與前一代產品相比，RTX A5000的光線追蹤速度提高了2倍。 這項技術還可以加快光線追蹤運動模糊的渲染速度，以更快的速度獲得更高的視覺準確性。

第三代 Tensor 核心

RTX A5000專為深度學習矩陣算術而構建，是神經網絡訓練和推理功能的核心，它包括增強的Tensor核心，可加速更多數據類型，并包括新的細粒度結構化稀疏性功能，與上一代相比可為Tensor矩陣提供高達2倍的吞吐量運算。 新的Tensor 核心將加速兩種新的TF32和BFloat16精度模式。獨立的浮點和整數數據路徑可結合使用運算和尋址計算來更有效地執行工作負載。

PCIe Gen 4

RTX A5000支援PCI Express Gen 4，該PCI Express Gen 4提供了PCIe Gen 3的兩倍帶寬，進而提高了從CPU 內存執行AI和數據科學等數據密集型任務的數據傳輸速度。

更高速的 GDDR6 內存

內建24GB GDDR6內存，與上一代產品相比，在光線跟蹤，渲染和AI工作負載方面的吞吐量提高了71%。 RTX A5000提供了業界最大的繪圖內存空間，可以處理對延遲敏感的專業應用程序中的最大數據集和模型。

第七代 NVENC引擎

NVENC可以執行最苛刻的4K或8K視頻編碼任務，以釋放圖形引擎和CPU進行其他運作。 與軟件式的x264編碼器相比，RTX A5000提供更好的編碼質量。

計算搶占

指令等級搶占提供對計算工作更精細的控制，以避免長時間執行的應用程序獨占系統資源或超時。

NVIDIA RTX IO

與使用Microsoft新的DirectStorage for Windows API的傳統儲存API相比，基于GPU的無損耗解壓縮性能提高了多達100倍和20倍，且CPU使用率更低。 RTX IO以更有效的壓縮形式將數據從存儲設備移至GPU，并改善了I / O性能。