NVIDIA Quadro Plex 2200 S4

NVIDIA Quadro Plex 2200 S4 — 4 Гб ×4 (16 Гб) GDDR3, 240 ×4 (960) ядер, GPI 1.3

Loading...

Performance Rating

The Quadro Plex 2200 S4 was a professional graphics card by NVIDIA, launched on July 25th, 2008. Built on the 55 nm process, and based on the GT200B graphics processor, the card supports DirectX 11.1. Even though it supports DirectX 11, the feature level is only 10_0, which can be problematic with many DirectX 11 & DirectX 12 titles. The GT200B graphics processor is a large chip with a die area of 470 mm² and 1,400 million transistors. Quadro Plex 2200 S4 combines four graphics processors to increase performance. It features 240 shading units, 80 texture mapping units, and 32 ROPs, per GPU. NVIDIA has paired 16 GB GDDR3 memory with the Quadro Plex 2200 S4, which are connected using a 512-bit memory interface per GPU (each GPU manages 4,096 MB). The GPU is operating at a frequency of 648 MHz, memory is running at 800 MHz.

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

NVIDIA Quadro Plex 2200 S4

1.3

NVIDIA Quadro Plex 2200 S4

1.3

Memory

Memory Size

4 GB ×4 (16 ГБ)

Memory Type

Memory Bandwidth

102.4 GB/s ×4 (409.6 GB/s)

Memory Bus Width

512 бит ×4 (2048 бит)

ML Performance

FP16 (Half Precision)

No TFLOPS

BF16 (Brain Float)

No TFLOPS
311.84 TFLOPS
(NVIDIA A800 SXM4 80 GB)

TF32 (TensorFloat)

Compute Power

FP32 (Single Precision)

0.6221 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

0.0778 TFLOPS

CUDA Cores

240 ×4 (960)

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

SM (Streaming Multiprocessor)

PCIe Version

PCIe 2.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

Clocks & Performance

Base Clock

Memory Clock

Power Consumption

Recommended PSU

Power Connector

No

TDP/TGP

600 W
unknown
(NVIDIA CMP 70HX)

Rendering

Texture Units (TMU)

80 ×4 (320)

L2 Cache

256 KB

Additional

Slots

No
SXM Module
(NVIDIA B300)

Release Date

July 25, 2008
March 12, 2026
(Intel Arc B770)

Display Outputs

No outputs
Portable Device Dependent
(NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile)

FAQ

Для каких задач подходит NVIDIA Quadro Plex 2200 S4?

NVIDIA Quadro Plex 2200 S4 подходит для выполнения задач, требующих параллельной обработки данных, таких как машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI), аналитика больших данных, компьютерная томография (CT) и другие вычислительные задачи в научных исследованиях и инженерии. Однако его производительность значительно ниже современных GPU, поэтому он не подходит для современного гейминга или высоконагруженных рендеринговых задач.

С какими конкурентами сравнить и чем отличается эта видеокарта?

Эту видеокарту можно сравнить с более новыми моделями NVIDIA Tesla серии K20 или K40, которые были выпущены примерно в то же время и имели аналогичную архитектуру, но значительно большую производительность. Она также может быть сравнима с более ранними моделями Quadro серии, такими как Quadro FX 4800. Отличие заключается в том, что более новые модели имеют больше ядер, большую память и более высокую пропускную способность.

Достаточно ли питания/охлаждения для этой карты?

Для NVIDIA Quadro Plex 2200 S4 достаточно мощности питания, так как её TDP составляет 600 Вт. Однако для эффективного охлаждения рекомендуется использовать систему охлаждения с достаточной мощностью и эффективностью, особенно если видеокарта будет использоваться в условиях высокой нагрузки. В большинстве случаев стандартный блок питания среднего класса будет достаточно, но для максимальной стабильности лучше выбрать более мощный блок питания.

Стоит ли брать эту карту в 2025-2026 году?

В 2025-2026 годах NVIDIA Quadro Plex 2200 S4 будет устаревшей моделью и не будет подходить для новых задач и приложений. Она не имеет необходимой производительности для современных требований к вычислительной мощности, таких как тренировка глубоких нейронных сетей, работа с большими данными или высоконагруженные рендеринговые задачи. Рекомендуется рассмотреть более новые модели NVIDIA Tesla или Quadro серии для текущих задач.

Recommendations

Эта видеокарта хорошо подходит для задач в области 3D-рендеринга и визуализации, а также для научных вычислений и машинного обучения. Её можно использовать для обработки больших объемов данных и выполнения параллельных вычислений, но она не предназначена для гейминга или обработки офисных задач.

Renting is cheaper than buying