AMD Radeon Instinct MI300X

AMD Radeon Instinct MI300X

Über GPU

Die AMD Radeon Instinct MI300X GPU ist ein Kraftpaket, das für anspruchsvolle KI- und maschinelles Lernen ausgelegt ist. Mit einer Basistaktung von 1000 MHz und einer Boost-Taktung von 2100 MHz bietet diese GPU beeindruckende Leistung für rechenintensive Aufgaben. Die große Speichergröße von 192 GB, gepaart mit dem HBM3-Speichertyp und einer Speichertaktung von 2525 MHz, stellt sicher, dass datenintensive Operationen mühelos bewältigt werden können. Eine herausragende Eigenschaft des MI300X sind die massiven 19456 Shading-Einheiten, die zu seinen außergewöhnlichen Verarbeitungsmöglichkeiten beitragen. Darüber hinaus verbessert der 16MB L2-Cache die Fähigkeit der GPU, komplexe Berechnungen effizient zu bewältigen. Mit einer TDP von 750W ist die MI300X eine leistungsstarke GPU, die eine angemessene Kühlung und Stromversorgung benötigt. Diese signifikante Leistungsaufnahme wird jedoch durch die theoretische Leistung von 81,72 TFLOPS gerechtfertigt, was sie für fortgeschrittenes KI-Training, Datenanalyse und andere rechenintensive Aufgaben gut geeignet macht. In Bezug auf die Leistung im realen Betrieb liefert die AMD Radeon Instinct MI300X GPU herausragende Ergebnisse, insbesondere in Szenarien, in denen massive parallele Verarbeitung erforderlich ist. Ihre beeindruckenden Spezifikationen machen sie zu einer überzeugenden Wahl für Fachleute und Forscher, die eine GPU benötigen, die mühelos mit anspruchsvollsten Arbeitslasten umgehen kann. Insgesamt zeichnet sich die AMD Radeon Instinct MI300X GPU als erstklassige Option für KI- und maschinelles Lernen aus und bietet außergewöhnliche Verarbeitungsleistung und Speicherkapazität, um die anspruchsvollsten Rechenaufgaben zu meistern.

Basic

Markenname
AMD
Plattform
Desktop
Erscheinungsdatum
December 2023
Modellname
Radeon Instinct MI300X
Generation
Radeon Instinct
Basis-Takt
1000MHz
Boost-Takt
2100MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 5.0 x16

Speicherspezifikationen

Speichergröße
192GB
Speichertyp
HBM3
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
8192bit
Speichertakt
2525MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
5171 GB/s

Theoretische Leistung

Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
0 MPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
2554 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
653.7 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
81.72 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
83.354 TFLOPS

Verschiedenes

Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
19456
L1-Cache
16 KB (per CU)
L2-Cache
16MB
TDP (Thermal Design Power)
750W

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
83.354 TFLOPS

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
88.501 +6.2%
80.928 -2.9%
79.478 -4.7%