Spécifications techniques
1) CUDA curs de processeur parallèle: 64 (certaines informations
mentionnent que Quadro FX1800M a 72 curs CUDA, mais veuillez noter
que FX1800 et FX1800M peuvent être légèrement différents)
2) Capacité de mémoire vidéo: 768 MB (type DDR3), certaines
variantes peuvent offrir des quantités différentes de mémoire vidéo
3) Largeur du bit de mémoire vidéo: 192 bits
4) Largeur de bande de mémoire vidéo: jusqu' 38,4 Go/s (basée sur
une mémoire vidéo GDDR3 de 768 Mo)
5) Interface de sortie: comprend généralement 1 interface DVI-I et
2 interfaces DisplayPort, offrant des options de connexion
d'affichage flexibles
6) Interface de carte graphique: prend en charge PCI Express 2.0
7) Consommation d'énergie: la consommation d'énergie maximale est
d'environ 59 W, conçue pour une installation emplacement unique
Caractéristiques de performance
1) technologie CUDA: Quadro FX1800 prend en charge la technologie
CUDA (Compute Unified Device Architecture), permettant au GPU
d'effectuer des tches informatiques complexes et d'améliorer les
performances en informatique scientifique,traitement vidéo, la
simulation physique et d'autres domaines.
2) Affichage de haute précision: offre une sortie de couleur de 30
bits (10 pixels de 10 bits) et prend en charge l'affichage d'images
de haute qualité,qui est particulièrement important pour les
applications qui nécessitent une couleur de haute précision comme
l'imagerie médicale.
3) Stabilité et compatibilité: optimisé pour les applications
professionnelles, il a une grande stabilité et une large
compatibilité logicielle, assurant un fonctionnement stable dans
divers logiciels professionnels.
4) Accélération de la physique: Combinée la technologie PhysX de
NVIDIA, elle peut accélérer les effets physiques complexes et
améliorer la vitesse et l'efficacité du rendu.
Scénarios d'application
1) Imagerie médicale: dans le domaine médical, Quadro FX1800 peut
être utilisé pour soutenir le traitement et le diagnostic d'images
médicales de haute précision, telles que l'affichage et l'analyse
de CT, IRM et autres images.
2) L'informatique scientifique: dans les domaines de la recherche
scientifique et de l'ingénierie, la technologie CUDA est utilisée
pour accélérer les calculs de données grande échelle et améliorer
l'efficacité et la précision de la recherche.
3) CAD/CAM: dans le domaine de la conception et de la fabrication,
il offre de puissantes capacités de traitement graphique et prend
en charge la conception et le rendu de modèles tridimensionnels
complexes.