Especificaciones técnicas
1) CUDA núcleos de procesador paralelos: 64 (alguna información
menciona que Quadro FX1800M tiene 72 núcleos CUDA, pero tenga en
cuenta que FX1800 y FX1800M pueden ser ligeramente diferentes)
2) Capacidad de memoria de vídeo: 768 MB (tipo DDR3), algunas
variantes pueden ofrecer diferentes cantidades de memoria de vídeo
3) Ancho de bits de la memoria de vídeo: 192 bits
4) Ancho de banda de la memoria de vídeo: hasta 38,4 GB/s (basado
en la memoria de vídeo GDDR3 de 768 MB)
5) Interfaz de salida: por lo general incluye 1 interfaz DVI-I y 2
interfaces DisplayPort, proporcionando opciones de conexión de
pantalla flexibles
6) Interfaz de tarjeta gráfica: soporta PCI Express 2.0
7) Consumo de energía: el consumo máximo de energía es de
aproximadamente 59W, diseñado para instalación de una sola ranura
Características de rendimiento
1) Tecnología CUDA: Quadro FX1800 admite la tecnología CUDA
(Compute Unified Device Architecture), lo que permite a la GPU
realizar tareas computacionales complejas y mejorar el rendimiento
en computación científica,Procesamiento de vídeo, simulación física
y otros campos.
2) Display de alta precisión: proporciona una salida de color de 30
bits (10 píxeles de 10 bits) y admite una visualización de imagen
de alta calidad,que es particularmente importante para aplicaciones
que requieren un color de alta precisión como la imagen médica.
3) Estabilidad y compatibilidad: optimizado para aplicaciones
profesionales, tiene una alta estabilidad y una amplia
compatibilidad de software, lo que garantiza un funcionamiento
estable en varios programas profesionales.
4) Aceleración física: Combinada con la tecnología PhysX de NVIDIA,
puede acelerar efectos físicos complejos y mejorar la velocidad y
eficiencia de representación.
Escenarios de aplicación
1) Imágenes médicas: En el campo médico, Quadro FX1800 puede
utilizarse para apoyar el procesamiento y diagnóstico de imágenes
médicas de alta precisión, como la visualización y análisis de
tomografía computarizada, resonancia magnética y otras imágenes.
2) Computación científica: en los campos de la investigación
científica y la ingeniería, la tecnología CUDA se utiliza para
acelerar los cálculos de datos a gran escala y mejorar la
eficiencia y precisión de la investigación.
3) CAD/CAM: En el campo del diseño y la fabricación, proporciona
potentes capacidades de procesamiento gráfico y admite el diseño y
la representación de modelos tridimensionales complejos.