Startseite / GPU-Vergleich / AMD Radeon Instinct MI308X oder NVIDIA A800 PCIe 80 GB: Was ist besser?

AMD Radeon Instinct MI308X

vs

NVIDIA A800 PCIe 80 GB

GPU-Vergleichsergebnis

Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse eines Vergleichs von AMD Radeon Instinct MI308X und NVIDIA A800 PCIe 80 GB Grafikkarten basierend auf wichtigen Leistungsmerkmalen sowie Stromverbrauch und vielem mehr.

Vorteile

AMD Radeon Instinct MI308X

Höher Boost-Takt: 2100 MHz (2100 MHz vs 1410MHz)
Größer Speichergröße: 192GB (192GB vs 80GB)
Mehr Shading-Einheiten: 19456 (19456 vs 6912)
Neuer Erscheinungsdatum: December 2023 (December 2023 vs November 2022)

NVIDIA A800 PCIe 80 GB

Höher Bandbreite: 2039 GB/s (10.3TB/s vs 2039 GB/s)

Basic

AMD

Markenname

NVIDIA

December 2023

Erscheinungsdatum

November 2022

Desktop

Plattform

Professional

Radeon Instinct MI308X

Modellname

A800 PCIe 80 GB

Radeon Instinct

Generation

Ampere

1000 MHz

Basis-Takt

1065MHz

2100 MHz

Boost-Takt

1410MHz

PCIe 5.0 x16

Bus-Schnittstelle

PCIe 4.0 x16

153 billion

Transistoren

54,200 million

304

Einheiten berechnen

1216

Tensor-Kerne

Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.

432

1216

TMUs

Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.

432

TSMC

Foundry

TSMC

5 nm

Prozessgröße

7 nm

CDNA 3.0

Architektur

Ampere

Speicherspezifikationen

192GB

Speichergröße

80GB

HBM3

Speichertyp

HBM2e

8192bit

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.

5120bit

2525 MHz

Speichertakt

1593MHz

10.3TB/s

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.

2039 GB/s

Anzeige und Medien

No outputs

Ausgänge

No outputs

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.

225.6 GPixel/s

2554 GTexel/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.

609.1 GTexel/s

653.7 TFLOPS

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.

77.97 TFLOPS

81.72 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.

9.746 TFLOPS

83.354 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.

19.88 TFLOPS

Verschiedenes

SM-Anzahl

Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.

108

19456

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.

6912

16 KB (per CU)

L1-Cache

192 KB (per SM)

16 MB

L2-Cache

80MB

750W

TDP (Thermal Design Power)

250W

3.0

OpenCL-Version

3.0

CUDA

8.0

None

Stromanschlüsse

8-pin EPS

ROPs

Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.

160

1150 W

Empfohlene PSU (Stromversorgung)

600W

Benchmarks

FP32 (float) / TFLOPS

Radeon Instinct MI308X

83.354 +319%