AMD Instinct MI300X Accelerator
vs
AMD Instinct MI300X
vs
Resultado de la comparación de GPU
A continuación se muestran los resultados de una comparación de
AMD Instinct MI300X Accelerator
y GPU de
AMD Instinct MI300X
según las características clave de rendimiento, así como el consumo de energía y mucho más.
Ventajas
- Más nuevo Fecha de Lanzamiento: December 2023 (December 2023 vs December 2023)
Básico
AMD
Nombre de Etiqueta
AMD
December 2023
Fecha de Lanzamiento
December 2023
Desktop
Plataforma
Desktop
Instinct MI300X
Nombre del modelo
Instinct MI300X
Instinct
Generación
Instinct
1000MHz
Reloj base
1000MHz
2100MHz
Reloj de impulso
2100MHz
PCIe 5.0 x16
Interfaz de bus
PCIe 5.0 x16
Especificaciones de Memoria
192GB
Tamaño de memoria
192GB
HBM3
Tipo de memoria
HBM3
8192bit
Bus de memoria
?
La anchura del bus de memoria se refiere al número de bits de datos que la memoria de video puede transferir en un solo ciclo de reloj. Cuanto mayor sea la anchura del bus, mayor será la cantidad de datos que se pueden transmitir instantáneamente, lo que lo convierte en uno de los parámetros cruciales de la memoria de video. El ancho de banda de memoria se calcula como: Ancho de banda de memoria = Frecuencia de memoria x Anchura de bus de memoria / 8. Por lo tanto, cuando las frecuencias de memoria son similares, la anchura del bus de memoria determinará el tamaño del ancho de banda de memoria.
8192bit
5200MHz
Reloj de memoria
5200MHz
5300 GB/s
Ancho de banda
?
La "ancho de banda de memoria" se refiere a la tasa de transferencia de datos entre el chip gráfico y la memoria de video. Se mide en bytes por segundo, y la fórmula para calcularlo es: ancho de banda de memoria = frecuencia de trabajo × ancho de bus de memoria / 8 bits.
5300 GB/s
Rendimiento teórico
1496 GTexel/s
Tasa de texturas
?
La tasa de llenado de texturas se refiere al número de elementos del mapa de textura (texels) que una GPU puede asignar a píxeles en un solo segundo.
1496 GTexel/s
1300 TFLOPS
FP16 (mitad)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
1300 TFLOPS
81.7 TFLOPS
FP64 (doble)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
81.7 TFLOPS
160.132
TFLOPS
FP32 (flotante)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
166.668
TFLOPS
Misceláneos
19456
Unidades de sombreado
?
La unidad de procesamiento más fundamental es el Procesador de Secuencias (SP), donde se ejecutan instrucciones y tareas específicas. Las GPU realizan cómputo paralelo, lo que significa que varios SP trabajan simultáneamente para procesar tareas.
19456
16 KB (per CU)
Caché L1
16 KB (per CU)
16MB
Caché L2
16MB
750W
TDP
750W
Clasificaciones
FP32 (flotante)
/ TFLOPS
Instinct MI300X Accelerator
160.132
Instinct MI300X
166.668
+4%
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O Enlázanos
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