stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
輝達圖形處理器列表
工作站 > 行動平臺 > Quadro NVS M

1頂點著色器:像素著色器:紋理單元:光柵單元
2統一著色器（頂點著色器/幾何著色器/像素著色器）:紋理單元:光柵單元
| 名稱 | 代號 | 製程（nm） | 匯流排 | 記憶體容量（MB） | 核心時脈（MHz） | 著色器時脈（MHz） | 顯示記憶體時脈（MHz） | 核心結構12 | 峰值填充率> GB像素/秒 | 峰值填充率> GB紋理/秒 | 顯示記憶體> 頻寬（GiB/s） | 顯示記憶體> 類型 | 顯示記憶體> 位元 | 理論效能（十億每秒浮點運算）> 單精度 | 圖形介面> DirectX | 圖形介面> OpenGL | 熱設計功耗（W） | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Quadro NVS 110M | G72GLM | 90 | PCI-E 1.0 ×16 | 128/256/512 | 300 | 300 | 600 | 3:4:4:2 | 0.6 | 1.2 | 4.8 | GDDR2 | 64 |  | 9.0c | 2.1 | 10 | 類似於GeForce Go 7300，支援TurboCache |
| Quadro NVS 120M | G72GLM | 90 | PCI-E 1.0 ×16 | 128/256/512 | 450 | 450 | 700 | 3:4:4:2 | 0.9 | 1.8 | 5.6 | GDDR2 | 64 |  | 9.0c | 2.1 | 10 | 類似於GeForce Go 7400，支援TurboCache |
| Quadro NVS 130M | G86GLM | 80 | PCI-E 2.0 ×16 | 128/256 | 400 | 600 | 700 | 8:4:4 | 1.4 | 1.4 | 6.4 | GDDR2 | 64 | 19.2 | 10.0 | 3.3 | 10 | 類似於GeForce 8200M G，支援TurboCache |
| Quadro NVS 135M | G86GLM | 80 | PCI-E 2.0 ×16 | 128/256 | 400 | 800 | 1188 | 16:8:4 | 1.6 | 3.2 | 9.504 | GDDR3 | 64 | 38.4 | 10.0 | 3.3 | 10 | 類似於GeForce 8400M GS，支援TurboCache |
| Quadro NVS 140M | G86GLM | 80 | PCI-E 2.0 ×16 | 128/256 | 400 | 800 | 1200 | 8:4:4 | 1.6 | 1.6 | 9.6 | GDDR3 | 64 | 19.2 | 10.0 | 3.3 | 10 | 類似於GeForce 8400M G，支援TurboCache |
| Quadro NVS 150M | G98GLM | 65 | PCI-E 2.0 ×16 | 256 | 530 | 1300 | 1400 | 8:4:4 | 2.12 | 2.12 | 11.2 | GDDR3 | 64 | 31.2 | 10.0 | 3.3 | 10 | 類似於GeForce 9200M GS，支援TurboCache |
| Quadro NVS 160M | G98GLM | 65 | PCI-E 2.0 ×16 | 256 | 580 | 1450 | 1400 | 8:4:4 | 2.32 | 2.32 | 11.2 | GDDR3 | 64 | 34.8 | 10.0 | 3.3 | 12 | 類似於GeForce 9300M GS，支援TurboCache |
| Quadro NVS 170M | GT218GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 512 | 600 | 1470 | 1600 | 16:8:4 | 2.4 | 4.8 | 12.8 | GDDR3 | 64 | 70.56 | 10.1 | 3.3 | 14 | 類似於GeForce G210M，支援TurboCache |
| Quadro NVS 300M | G73GLM | 90 | PCI-E 1.0 ×16 | 128/256/512 | 450 | 450 | 1000 | 5:8:8:8 | 0.9 | 1.8 | 8 | GDDR2 | 128 |  | 9.0c | 2.1 | 16 | 類似於GeForce Go 7600 |
| Quadro NVS 320M | G84GLM | 65 | PCI-E 2.0 ×16 | 128/256/512 | 575 | 1150 | 1400 | 32:16:8 | 4.6 | 9.2 | 22.4 | GDDR3 | 128 | 110.4 | 10.0 | 3.3 | 20 | 類似於GeForce 8600M GT，支援TurboCache |
| Quadro NVS 510M | G71GLM | 90 | PCI-E 1.0 ×16 | 256/512 | 500 | 500 | 1200 | 8:24:24:16 | 8 | 12 | 38.4 | GDDR3 | 256 |  | 9.0c | 2.1 | 35 | 類似於GeForce Go 7900 GTX |
工作站 > 行動平臺 > NVS M

1頂點著色器:像素著色器:紋理單元:光柵單元
2統一著色器（頂點著色器/幾何著色器/像素著色器）:紋理單元:光柵單元
| 名稱 | 代號 | 製程（nm） | 匯流排 | 記憶體容量（MB） | 核心時脈（MHz） | 著色器時脈（MHz） | 顯示記憶體時脈（MHz） | 核心結構12 | 峰值填充率> GB像素/秒 | 峰值填充率> GB紋理/秒 | 顯示記憶體> 頻寬（GiB/s） | 顯示記憶體> 類型 | 顯示記憶體> 位元 | 理論效能（十億每秒浮點運算）> 單精度 | 圖形介面> DirectX | 圖形介面> OpenGL | 熱設計功耗（W） | 附註 |
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| NVS 2100M | GT218GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 512 | 535 | 1230 | 1600 | 16:8:4 | 2.14 | 4.28 | 12.8 | GDDR3 | 64 | 59.04 | 10.1 | 3.3 | 14 | 類似於GeForce 305M，支援TurboCache |
| NVS 3100M | GT218GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 512 | 600 | 1470 | 1600 | 16:8:4 | 2.4 | 4.8 | 12.8 | GDDR3 | 64 | 70.56 | 10.1 | 3.3 | 14 | Quadro NVS 170M更名版，支援TurboCache |
| NVS 4200M | GF118GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 1024 | 810 | 1620 | 1600 | 48:8:4 | 3.24 | 6.48 | 12.8 | GDDR3 | 64 | 155.2 | 11 | 4.2 | 25 | 類似於GeForce GT 520M |
| NVS 5100M | GT216GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 1024 | 550 | 1210 | 1600 | 48:16:8 | 4.4 | 8.8 | 25.6 | GDDR3 | 128 | 174.24 | 10.1 | 3.3 | 35 | 類似於GeForce GT 240M |
| NVS 5200M | GF108GLM | 40 | PCI-E 2.0 ×16 | 1024 | 500 | 1000 | 1600 | 96:16:4 | 2 | 8 | 25.6 | GDDR3 | 64 | 192 | 11 | 4.2 | 23 | 類似於GeForce GT 420M |
| NVS 5400M | GF108GLM | 28 | PCI-E 2.0 ×16 | 1024 | 625 | 1250 | 1600 | 96:16:4 | 2.06 | 8.24 | 25.6 | GDDR3 | 128 | 230 | 11 | 4.2 | 40 | 類似於GeForce GT 620M |
伺服器 > Tesla C

1開啟錯誤修正程式碼（ECC）功能後，有一部分的專屬記憶體將用於ECC位元，因此可用記憶體將減少12.5%。（例如：3 GB的記憶體總量將擁有2.68 GB的可用記憶體。）
| 名稱 | 核心代號 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 外觀尺寸 | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla C870 | G80 | 600 | 128 | 1350 | 76.8 | GDDR3 | 384 | 1536 | 1600 | 518.4 | 345.6 | 0 | 1.0 | 170.9 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 |  |
| Tesla C1060 | GT200 | 602 | 240 | 1300 | 102.4 | GDDR3 | 512 | 4096 | 1600 | 933.12 | 622.08 | 77.76 | 1.3 | 187.8 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T10家族 |
| Tesla C2050 | GF100 | 575 | 448 | 1150 | 144 | GDDR5 | 384 | 30721 | 3000 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 247 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla C2070 | GF100 | 575 | 448 | 1150 | 144 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3000 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 247 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla C2075 | GF110 | 575 | 448 | 1150 | 144 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3000 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla C2090 | GF110 | 650 | 512 | 1300 | 177 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3700 | 1288 | 1331 | 665 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
伺服器 > Tesla D

| 名稱 | 核心代號 | 顯示核心數 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 外觀尺寸 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla D870 | G80 | 2 | 600 | 2 × 128 (256) | 1350 | 153.6 | GDDR3 | 384 | 3072 | 1600 | 1036.8 | 691.2 | 0 | 1.0 | 171 | 桌邊型系統 |
伺服器 > Tesla M

1開啟錯誤修正程式碼（ECC）功能後，有一部分的專屬記憶體將用於ECC位元，因此可用記憶體將減少12.5%。（例如：3 GB的記憶體總量將擁有2.68 GB的可用記憶體。）
| 名稱 | 核心代號 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 外觀尺寸 | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla M1060 | GT200 | 575 | 240 | 1300 | 102 | GDDR3 | 512 | 4096 | 1600 | 933.12 | 622.08 | 77.76 | 1.3 | 187.8 | 嵌入式模組 | Tesla T10家族 |
| Tesla M2050 | GF100 | 575 | 448 | 1550 | 148.4 | GDDR5 | 384 | 30721 | 3092 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla M2070 | GF100 | 575 | 448 | 1550 | 148.4 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3092 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla M2070Q | GF110 | 575 | 448 | 1550 | 148.4 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3092 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族，含Quadro虛擬化引擎，支援RemoteFX |
| Tesla M2075 | GF110 | 575 | 448 | 1550 | 148.4 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3092 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 200 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
| Tesla M2090 | GF110 | 650 | 512 | 1300 | 177 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3700 | 1288 | 1331 | 665 | 2.0 | 225 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 | Tesla T20家族 |
伺服器 > Tesla S

1開啟錯誤修正程式碼（ECC）功能後，有一部分的專屬記憶體將用於ECC位元，因此可用記憶體將減少12.5%。（例如：3 GB的記憶體總量將擁有2.68 GB的可用記憶體。）
| 名稱 | 核心代號 | 顯示核心數 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 外觀尺寸 | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla S870 | G80 | 4 | 600 | 4 × 128 (512) | 1350 | 307.2 | GDDR3 | 384 | 6144 | 1600 | 2073.6 | 1382.4 | 0 | 1.0 |  | 19吋1U 机架 |  |
| Tesla S1070 | GT200 | 4 | 602 | 4 × 240 (960) | 1440 | 409.6 | GDDR3 | 512 | 16384 | 1600 | 4147.2 | 2764.8 | 345.6 | 1.3 |  | 19吋1U 机架 | Tesla T10家族 |
| Tesla S1075 | GT200 | 4 | 602 | 4 × 240 (960) | 1440 | 409.6 | GDDR3 | 512 | 16384 | 1600 | 4147.2 | 2764.8 | 345.6 | 1.3 |  | 19吋1U 机架 | Tesla T10家族 |
| Tesla S2050 | GF100 | 4 | 575 | 4 × 448 (1792) | 1550 | 4 × 148.4 (593.6) | GDDR5 | 384 | 12288/245761 | 3092 | 5152 | 4121.6 | 2060.8 | 2.0 | 900 | 19吋1U 机架 | Tesla T20家族 |
| Tesla S2070 | GF100 | 4 | 575 | 4 × 448 (1792) | 1550 | 4 × 148.4 (593.6) | GDDR5 | 384 | 12288/245761 | 3092 | 5152 | 4121.6 | 2060.8 | 2.0 | 900 | 19吋1U 机架 | Tesla T20家族 |
| Tesla S2090 | GF110 | 4 | 650 | 4 × 512 (2048) | 1300 | 4 × 177 (708) | GDDR5 | 384 | 12288/245761 | 3700 | 5152 | 5324 | 2660 | 2.0 | 950 | 19吋1U 机架 | Tesla T20家族 |
伺服器 > Tesla X

1開啟錯誤修正程式碼（ECC）功能後，有一部分的專屬記憶體將用於ECC位元，因此可用記憶體將減少12.5%。（例如：3 GB的記憶體總量將擁有2.68 GB的可用記憶體。）
| 名稱 | 核心代號 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 搭載形式 | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla X2070 | GF100 | 575 | 448 | 1150 | 148.4 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3092 | 1288 | 1030.4 | 515.2 | 2.0 | 225 | 預先建置 | Tesla T20家族 |
| Tesla X2090 | GF110 | 650 | 512 | 1300 | 177 | GDDR5 | 384 | 61441 | 3700 | 1288 | 1331 | 665 | 2.0 | 225 | 預先建置 | Tesla T20家族 |
伺服器 > Tesla (Kepler)

1開啟錯誤修正程式碼（ECC）功能後，有一部分的專屬記憶體將用於ECC位元，因此可用記憶體將減少12.5%。（例如：3 GB的記憶體總量將擁有2.68 GB的可用記憶體。）
| 名稱 | 核心代號 | 核心數量 | 核心時脈（MHz） | 著色器> CUDA處理器核心數（每GPU） | 著色器> 時脈（MHz） | 記憶體> 頻寬（GB/s） | 記憶體> 匯流排 | 記憶體> 位元 | 記憶體> 最大容量（MB） | 記憶體> 時脈（MHz） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD+SF （Gigaflops） | 處理能力> 單精度浮點 MUL+ADD （Gigaflops） | 處理能力> 雙精度浮點 FMAD （Gigaflops） | 計算能力版本 | 熱設計功耗（W） | 外觀尺寸 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tesla K10 | GK104 | 2 | 745 | 2×1536 | 745 | 2×160 | GDDR5 | 2×256 | 2×4096 | 5000 | 5340 | 4577 | 190 | 3.0 | 250 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 |
| Tesla K20 | GK110 | 1 | 900 | 2880 FP32 960 FP64 | 900 | 288 | GDDR5 | 384 | 24576 | 6000 | 6048 | 5184 | 1728 | 3.5 | 250 | 9.75吋PCI-E 2.0 ×16 |
手持裝置 > GoForce

| 名稱 | 发表日期 | 核心時脈（MHz） | 晶振（MHz） | 嵌入式記憶體 | 堆疊式記憶體容量（MB） | 顯示解析度 | 相機（百萬像素） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| GoForce 2150 | 2003年9月23日 | ? | 14-27 | 160KB SRAM | ? | 176 × 208 | 1.0 |
| GoForce 3000 | 2004年2月25日 | ? | 2-6 | 320KB SRAM | ? | 640 × 480 | 2.0 |
| GoForce 4000 | 2004年2月25日 | ? | 2-6 | 640KB SRAM | ? | 640 × 480 | 3.0 |
| GoForce 4500 | 2004年9月22日 | ? | 2-13 | 1280KB SRAM | ? | 640 × 480 | 3.0 |
| GoForce 4800 | 2005年2月16日 | ? | 2-13 | 1280KB SRAM | ? | 640 × 480 | 3.0 |
| GoForce 5300 | 2006年2月13日 | 200 | 2-13 | 2.25MB EDRAM | 2/8 | 640 × 480 | 2.0 |
| GoForce 5500 | 2006年2月13日 | 200 | 2-13 | 640KB SRAM | 2/8 | 1024 × 768 | 10.0 |
| GoForce 6100 | 2007年2月12日 | 250 | ? | 2.25MB EDRAM | 8/16 | 1024 × 768 | 10.0 |
手持裝置 > Tegra APX

| 名稱 | 發表日期 | 處理器 | 處理器架構 | 處理器時脈（MHz） | DRAM記憶體類型 | DRAM記憶體時脈（MHz） | 顯示解析度 | 相機（百萬像素） | 高解析度影音處理器 | 附註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tegra APX 2500 | 2008年2月11日 | MPCore | ARM11 | 600 | LP-DDR | 166 | 1280 × 1024 | 12 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 | 發表時名為APX 2500，2008年6月1日更名為Tegra APX 2500 |
| Tegra APX 2600 | 2009年2月16日 | MPCore | ARM11 | 600 | LP-DDR | 166 | 1280 × 1024 | 12 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |  |
手持裝置 > Tegra 600

| 名稱 | 發表日期 | 處理器 | 處理器架構 | 處理器時脈（MHz） | DRAM記憶體類型 | DRAM記憶體時脈（MHz） | 顯示解析度 | 相機（百萬像素） | 高解析度影音處理器 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tegra 600 | 2008年6月2日 | MPCore | ARM11 | 650 | LP-DDR | 166 | 1280 × 1024 | 12 | 720p H.264/VC-1/WMV9影片解碼 |
| Tegra 650 | 2008年6月2日 | MPCore | ARM11 | 700 | LP-DDR | 200 | 1680 × 1050 | 12 | 1080p H.264/VC-1影片解碼 |
手持裝置 > Tegra 2

| 名稱 | 發表日期 | 製程（nm） | 處理器 | 處理器架構 | 處理器時脈（GHz） | 處理器核心數量 | 顯示核心架構 | 顯示核心數量 | 顯示核心時脈（MHz） | OpenGL ES | OpenVG | EGL | DRAM記憶體類型 | DRAM記憶體時脈（MHz） | DRAM記憶體容量（GB） | 顯示解析度 | 主鏡頭/副鏡頭（百萬像素） | 高解析度影音處理器 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tegra 230 | 2010年1月7日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.2 | 2 | ULP GeForce | 8 | 300 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR2 | 600/667 | 1 | 1280 × 1024 (CRT)/1024 × 600 (LCD) | 12/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 250 AP20H | 2010年1月7日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7   | 1 | 2 | ULP GeForce | 8 | 300   | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR2 | 600/667 | 1 | 1600 × 1200 (CRT)/1680 × 1050 (LCD) | 12/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 250 T20 | 2011年1月7日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7   | 1 | 2 | ULP GeForce | 8 | 333 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR2 | 600/667 | 1 | 1600 × 1200 (CRT)/1680 × 1050 (LCD) | 12/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 250 3D AP25 | 2010年1月23日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7   | 1.2 | 2 | ULP GeForce | 8 | 400 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR2 | 600/667 | 1 | 1600 × 1200 (CRT)/1680 × 1050 (LCD) | 12/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 250 3D T25 | 2010年1月23日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7   | 1.2 | 2 | ULP GeForce | 8 | 400 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR2 | 600/667 | 1 | 1600 × 1200 (CRT)/1680 × 1050 (LCD) | 12/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
手持裝置 > Tegra 3

| 名稱 | 發表日期 | 製程（nm） | 處理器 | 處理器架構 | 處理器時脈 單核/雙核/四核（GHz） | 處理器核心數量 | 顯示核心架構 | 顯示核心數量 | OpenGL ES | OpenVG | EGL | DRAM記憶體類型 | DRAM記憶體時脈（MHz） | DRAM記憶體容量（GB） | 顯示解析度 | 主鏡頭/副鏡頭（百萬像素） | 高解析度影音處理器 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tegra 3 T30S | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.3/1.2/1.2 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 3 T30SL | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.3/1.2/1.2 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 3 T30 | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.4/1.3/1.3 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 3 T30S | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.4/1.3/1.3 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 3 T33 | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.7/1.6/1.6 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
| Tegra 3 T33S | 2011年11月9日 | 40 | Cortex-A9 MPCore | ARMv7 | 1.7/1.6/1.3 | 1/2/4 | ULP GeForce | 12 | 2.0 | 1.1 | 1.4 | LPDDR2/DDR3-L | 1066/1500 | 2 | 1920 × 1200 (CRT)/2048 × 1536 (LCD) | 32/5 | 1080p H.264/VC-1/MPEG-4影片解碼 |
電子遊戲機

1頂點著色器:像素著色器:紋理單元:光柵單元
| 名稱 | 核心代號 | 發表日期 | 遊戲主機 | 製程（nm） | 匯流排 | 最大記憶體容量（MB） | 核心時脈（MHz） | 顯示記憶體時脈（MHz） | 核心結構1 | 峰值填充率> 百萬像素/秒 | 峰值填充率> 百萬頂點/秒 | 峰值填充率> 填充率（MT/s） | 顯示記憶體> 頻寬（GiB/s） | 顯示記憶體> 類型 | 顯示記憶體> 位元 | 圖形介面> DirectX | 圖形介面> OpenGL | 附注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| XGPU | NV2A | 2001年11月15日 | Xbox | 150 130 | 內建 | 64 | 233 | 400 | 4:2:8:4 | 932 | 116.5 | 1864 | 6.4 | DDR | 128 | 8.1 | 1.4 | NV2A架構基於NV20設計 |
| RSX | G70 | 2006年11月11日 | PlayStation 3 | 90 65 40 | FlexIO | 256 | 550 | 1400 | 24:8:24:8 | 4400 | 2200 | 13200 | 20.8 | GDDR3 XDR | 128 64 | 9.0c （未啟用） | ES 1.1 （支援Cg） | 顯示核心時脈實際運行時脈為500MHz，顯示記憶體實際運行時脈為1300MHz |
產品連結

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↑   (PDF). nvidia.com. 16 September 2020  [16 September 2020]. （原始内容存档 (PDF)于2021-01-16）.
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參考條目

NVIDIA晶片組列表
AMD顯示核心列表
外部連結

NVIDIA 官方主頁（页面存档备份，存于）（英文）
TechPowerUp! GPU Database（页面存档备份，存于）
高雄都會公園

| 高雄都會公園 |
| --- | --- |
園內有名的金雞日晷
基本資料
類型: 都會森林公園
位置:  臺灣高雄市楠梓區德民路24號（捷運都會公園站4號出口）
: 22°43′59″N 120°18′57″E﻿ / ﻿22.73306°N 120.31583°E﻿ / 22.73306; 120.31583
面積: 95公頃
開放: 1996年
營運者: 內政部國家公園署
狀態: 戶外：每日06:00~21:00  室內服務據點：08:30~12:00 13:30~17:00(周一休館)
網站: http://khmp.cpami.gov.tw/
地圖

高雄都會公園位於臺灣高雄市楠梓區，總面積共95公頃，橫跨至橋頭區境內，是臺灣首座都會公園，也為台灣面積次大的都市公園，次於面積280公頃位於台東市的台東森林公園。
高雄都會公園的興建分為二期，目的是因應居民遊憩休閒設施需求而設立，因此由內政部營建署在《台灣地區都會區域休閒設施發展方案》及《高雄都會公園開發計畫》規劃下成立，2019年11月28日改隸國家自然公園管理處管轄，但高雄都會公園並非「國家公園法」所定「國家自然公園」之範疇。園區係包含原高雄市西青埔垃圾衛生掩埋場基地封場後綠化而成，具有改善環境品質功能，同時兼顧生態保育、環境教育及防災、緩衝等多元化的角色，是一座多用途的大型都會生態公園。
高雄都會公園為2009年世界運動會23個比賽場館之一，進行飛行運動比賽。
一期園區內步道
二期園區內步道
歷史

高雄都會公園設立在原西青埔垃圾掩埋場所在地，該掩埋場是在1977年左右開始使用，1999年6月29日正式封場。而都會公園則是在1989年時開始籌設，1996年完成第一期工程。目前第二期工程亦完工，位在一期的西側，面積比一期更大。建設經費56億4千萬元。
園內特色

公園為垃圾掩埋後土地再利用而綠美化，植栽除植物種類具多樣性、龐雜度高，結合都市森林理念及生態綠化方式植栽，植栽綠化導入「成長型復育公園」理念，選取適合南部氣候的原生種植物之鄉土樹種，以現地育苗成長後依喬木與灌木組合栽植，並搭配庭園景觀植物、動物蜜源與食草植物，栽植種類超過260種，數量超過12萬株樹苗。
過去為西青埔掩埋場，真正問題就來自於垃圾在地底下所產生的沼氣。高雄都會公園首度使用沼氣收集設施，以阻絕沼氣自表層逸散，並由沼氣發電來產生最高電力約為5000千瓦，相當可供7000戶家庭用電之產能。
高雄都會公園開發時導入「成長型公園」、「多功能使用」及「分區使用管理」理念，依據園區基地特性，規劃成一、二期園區，一期園區為動態活動區，以金雞報時日晷雕塑為中心標幟，配以動態活動區如球場與綠色大草原、室內展示場所。二期園區為森林植物區，係由垃圾及覆土交疊所堆置成的大面積山坡，經由種植多樣性植栽及步道設施環境。另依據各場地設施特色，進行分區管理進行保育與利用，使園區發揮多樣功能特。
交通 > 公車

| 編號 | 經營業者 | 區間 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- |
| 7 | 港都客運 | 加昌站－高師大（燕巢校區） |  |
| 7 區間 | 港都客運 | 加昌站－樹德科技大學 |  |
| 29 | 港都客運 | 左營南站－楠梓高中 |  |
| 29 區間 | 港都客運 | 左營南站－楠梓區公所 |  |
| 301 | 南台灣客運 | 左營南站－高雄火車站（捷運高雄車站） |  |
| 紅58A | 南台灣客運 | 高雄科大(第一西校區)－捷運都會公園站 |  |
| 紅58B | 南台灣客運 | 燕巢區公所－捷運都會公園站 |  |
| 紅58C | 南台灣客運 | 楠梓高中－捷運都會公園站 |  |
| 97 | 高雄客運 | 樹德科大－捷運都會公園站 |  |
交通 > 捷運

高雄捷運紅線：
都會公園站
交通 > 公共自行車

高雄市公共自行車租賃系統：
高雄都會公園(德民路側)：德民路115號(對側人行道)
高雄市區監理所：德民路71號(前人行道)
橋頭地方法院(新中五街)：經武路911號(前人行道)
橋新一橋新八路口：橋新一路/橋新八路(東北側)
參考資料

↑  . 綠色座標環保之聲季刊 (高雄市政府環境保護局). 2003, 17.
↑  . 行政院環境保護署.   [2011-01-23]. [永久]
↑  . 後勁文物館. 2007. ISBN 9789868394209.
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↑  .   [2013-11-14]. （原始内容存档于2015-06-10）.
外部連結

高雄都會公園 （页面存档备份，存于）
高雄都會公園 - 內政部國家公園署 （页面存档备份，存于）
高雄都會公園 - 高雄旅遊網 （页面存档备份，存于）
高雄都會公園 -交通部觀光署 （页面存档备份，存于）
22°43′58″N 120°18′57″E﻿ / ﻿22.73278°N 120.31583°E﻿ / 22.73278; 120.31583
張文熙 (萬曆丁丑進士)

| 張文熙 |
| --- | --- |
大明太仆寺少卿
籍貫: 廣西桂林府臨桂縣
字號: 字質卿
出生: 嘉靖二十六年丁未正月十四日 
逝世: 卒年不详 
配偶: 娶王氏
出身
 萬曆五年丁丑科同進士出身 
張文熙（1547年—？），字質卿，廣西桂林府臨桂縣人，民籍，明朝政治人物。
生平

隆慶元年（1567年）丁卯科廣西鄉試第四名舉人。萬曆五年（1577年）登丁丑科會試第一百二十六名，三甲第六名進士。改翰林院庶吉士。七年九月授陕西道监察御史，巡按浙江。十年三月，浙江巡抚吴善言将杭州东西二大营兵每月九钱饷银减去三分之一，引发杭州兵变，众兵卒拥入督抚衙门，缚吴善言以出痛殴之，巡按御史张文熙率三司官吴宪等及巡盐御史孙旬、工部主事王谦光先后至，多方戒谕，始放开吴善言并散去。文熙因弹劾吴善言、杭严道佥事王许之、都司鲁邦、游击吕应阳等人，朝廷遂以兵部侍郎张佳胤取代吴善言。后因疏论首辅申时行，十四年二月出为顺天府府丞，丁忧归。二十年四月起复，补太仆寺少卿管京营事，十一月吏科给事中杨廷兰疏论，因以病乞放归，许之。次年考察，调南京任用。
家族

曾祖父張容；祖父張鑑；父親張騰霄，曾任州學生。前母尹氏；母錢氏。慈侍下。
理性跟风

理性跟风（英語：），在经济学和金融学中是指金融市场参与者依据其他人或市场代理人的行为做出判断，而不是参考整体金融市场状况或市场交易状况做出判断。
有些观点认为，金融市场会出现理性跟风现象是因为2007年聯邦準備理事會对金融市场进行了一系列干预而产生的意外后果，这些干预措施要求提高美国金融市场和外国金融市场交易时的透明度。因为金融危机和市场基本面不稳定，所以投资者开始依赖美联储发布的公开信息。
金融市场会出现理性跟风现象的原因是，有些投资人认为别人比自己更了解市场，因而模仿他们的作为，忽视了自己得到的信息和市场基本面。其依据是：如果投资者在信息成本较高的情况下选择跟随那些有能力获得情报的人可能会为自己带来潜在的利益，那这种行为就是理性的。
投资者的理性跟风行为会让金融市场变得不稳定。也有学者指，目前关于理性跟风的研究大多依赖于个别观察，缺乏实证资料。
参考来源

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↑  Fung, Hung-Gay; Tse, Yiuman. . Bingley, UK: Emerald Group Publishing. 2013: 159. ISBN 9781781903117.
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↑  Menkhoff, Lukas; Tolksdorf, Norbert. . Berlin: Springer-Verlag. 2001: 165. ISBN 3540411658.
評論家選擇電影獎最佳整體演出

| 评论家选择电影奖最佳整體演出 |
| --- | --- |

授予对象: 年度最佳整體演出
地点:  美国加州，洛杉矶
主办单位: 廣播影評人協會
應屆得主: 《教宗選戰》 (2024)
官方网站: www.criticschoice.com
评论家选择电影奖最佳整體演出（Critics' Choice Movie Award for Best Acting Ensemble）是頒發給年度最佳整體演出，於2001年開始頒發。
最近的得主是電影《奧本海默》的一眾演員。
提名及得獎名單 > 2000年代

| 年度 | 電影 |
| --- | --- |
2001: 《高斯福大宅謀殺案》 
2001: 《盜海豪情》
2001: 《天才一族》
2002: 《芝加哥》 
2002: 《我的大嚿婚禮》
2002: 《时时刻刻》
2003: 《指环王：王者归来》 
2003: 《真爱至上》
2003: 《神秘河流》
2003: 《歌聲滿人間》
2004: 《酒佬日記》 
2004: 《誘心人》
2004: 《瞞天過海2：長驅直入》
2004: 《八個捕鯊的娛民》
2005: 《衝擊效應》 
2005: 《晚安，好运。》
2005: 《吉屋出租》
2005: 《罪恶之城》
2005: 《諜對諜》
2006: 《小太陽的願望》 
2006: 《火線交錯》
2006: 《無間道風雲》
2006: 《夢幻女郎》
2006: 《牧场之家好做伴》
2006: 《驚爆時刻》
2007: 《髮膠明星夢》 
2007: 《險路勿近》
2007: 《鴻孕當頭》
2007: 《魔街理髮師》
2007: 《失蹤人口》
2007: 《賊兄弟連環劫》
2008: 《夏菲米克的時代》 
2008: 《奇幻逆緣》
2008: 《黑暗騎士》
2008: 《聖訴》
2008: 《瑞秋要出嫁》
2009: 《惡棍特工》 
2009: 《天生不是寶貝》
2009: 《星际迷航》
2009: 《型男飛行日誌》
2009: 《華麗年代》