簡介
在架構圖不變的情況下,NVIDIA在GF110核心以及顯示卡的設計上,針對400系列暴露出來的問題和不足,進行了有針對性的改進。GeForce GTX 580所贏得的好評,很大程度上都來自於這些改進。而它的性價比版本GTX 570,自然也要將這些優良傳統延續下來。
規格參數
引擎規格
GPU | |
核心代號 | GF110 |
製造工藝 | 40nm |
電晶體數量 | 30億 |
CUDA處理器核心 | 480 |
紋理單元 | 60 |
光柵單元 | 48 |
顯示卡頻率(MHz) | 732 |
核心頻率(MHz) | 1464 |
紋理填充率(10億/秒)) | 43.9 |
顯存規格 | |
顯存頻率(MHz) | 1900 |
標配顯存配置 | 1280 MB GDDR5 |
顯存位寬 | 320-bit |
顯存類型 | GDDR5 |
顯存頻寬(GB/秒) | 152.0 |
標準顯示卡尺寸 | |
高度 | 4.376英寸 (111 mm) |
長度 | 10.5英寸 (267 mm) |
寬度 | 雙槽寬 |
散熱器以及電源規格 | |
GPU 最高溫度(攝氏) | 97 C |
顯示卡最大功率(瓦) | 219 W |
系統電源最低要求(瓦) | 550 W |
輔助電源連線器 | 兩個6針連線器 |
支持標準
支持的特性 | |
NVIDIA SLI - ready | 三路 |
NVIDIA 3D 立體幻鏡™ | 支持 |
英偉達™ 3D 立體幻鏡™ 環繞 | 支持 |
NVIDIA PureVideo 技術 | HD |
NVIDIA PhysX™ - ready | 支持 |
NVIDIA CUDA™ 技術 | 支持 |
Microsoft DirectX | 11 |
OpenGL | 4.1 |
支持的匯流排 | PCI-E 2.0 x 16 |
Windows 7認證 | 支持 |
支持的顯示器 | |
最大數字解析度 | 2560x1600 |
最大VGA解析度 | 2048x1536 |
標準顯示器接口 | 兩個雙鏈路DVI-I 迷你HDMI |
多顯示器 | 支持 |
HDCP | 支持 |
HDMI | 1.4a |
HDMI音頻輸入 | 內部 |
顯示卡定位
最佳化性能
首先在核心設計上,GF110在巨觀架構不變的情況下,對微觀算法進行了最佳化增強,特別是對紋理過濾(Texture Filting)和Z軸壓縮(Z-Cull)算法的更新,大大提升了指令執行效率。而通過採用台積電更加成熟的40nm製造工藝,重新流片的GF110核心良品率更高,並能夠提供更大的頻率提升空間。在完整512個CUDA核心的GeForce GTX 580已經能夠批量上市的情況下,禁止一組SM後的480核心版GeForce GTX 570自然更不在話下。
最佳化設計
而在公版卡設計方面,GeForce GTX 570幾乎全部繼承了GeForce GTX 580身上的成功經驗,通過取消熱管,搭載採用真空腔均熱板技術的散熱器,以及更加有效的電源監控機制,GeForce GTX 570在運行功耗、溫度、噪音這幾大方面都有和GeForce GTX 580相仿的出色表現。並且由於核心經過簡化,其實際功耗肯定較GeForce GTX 580更低。基於其基本設計和改進內容與GeForce GTX 580完全一致。
市場定位
從型號命名可以看出,GeForce GTX 570的市場定位是要替代GeForce GTX 470。不過從實際規格來看,它更加接近於上代旗艦GeForce GTX 480,設計上又源自當前的旗艦顯示卡GeForce GTX 580。從核心角度,GeForce GTX 570和GeForce GTX 580同為GF110,因此能夠有更高的默認頻率設定,同等條件下更低的功耗、發熱量、噪音,這也是它躋身GeForce 500系列的關鍵。
從CUDA核心/流處理器單元的設定角度,GeForce GTX 570又和GeForce GTX 480完全相同。也就是說,從GeForce 400系列到GeForce 500系列,NVIDIA將次高端顯示卡的規格設定提高了一個等級,GTX 570已經有了PK前輩老大哥的資本。而從顯存設定的角度來看,GeForce GTX 570回到了自己的市場定位,顯存容量、顯存位寬都和GeForce GTX 470一致,低於GTX x80旗艦卡的水準。
正是這樣各方面平衡的綜合體,才造就了今天的GeForce GTX 570。其公版卡設計與GeForce GTX 580如出一轍,雙槽散熱設計,全長10.5英寸(26.7厘米),支持三路SLI,提供兩組雙連結DVI和一組mini HDMI接口視頻輸出,但輔助供電接口由6-pin + 8-pin削減為雙6pin。特色技術方面,3D Vision立體幻鏡、PhysX物理加速、CUDA通用計算加速等熟悉的面孔也不會缺席。