AMD FirePro S9170
À propos du GPU
Le AMD FirePro S9170 est un puissant GPU conçu pour le calcul haute performance et les charges de travail professionnelles. Avec une mémoire GDDR5 massive de 32 Go, ce GPU de bureau est bien équipé pour gérer des tâches exigeantes telles que le calcul scientifique, le rendu et des simulations complexes.
Les 2816 unités de shading et 1024KB de cache L2 contribuent à la performance impressionnante du GPU, permettant un traitement efficace des calculs complexes et des ensembles de données. L'horloge mémoire de 1250MHz améliore également la vitesse et la réactivité du GPU, le rendant bien adapté aux applications intensives en calcul.
Une des caractéristiques exceptionnelles du AMD FirePro S9170 est sa haute performance théorique de 5,238 TFLOPS, mettant en avant sa capacité à offrir des performances exceptionnelles en virgule flottante. Cela en fait un choix idéal pour les professionnels et les chercheurs qui dépendent d'une puissance de traitement rapide et fiable pour leur travail.
En termes de consommation d'énergie, le GPU a un TDP de 275W, ce qui est attendu pour un GPU de station de travail haut de gamme. Bien que cela puisse nécessiter des considérations adéquates en matière de refroidissement et d'alimentation, c'est un compromis raisonnable pour le niveau de performance qu'il offre.
En fin de compte, le AMD FirePro S9170 est un GPU haut de gamme qui offre des performances exceptionnelles pour les applications professionnelles et scientifiques. Sa capacité mémoire généreuse, sa haute performance théorique et ses capacités de traitement efficaces en font un atout précieux pour les utilisateurs qui ont besoin d'une puissance de calcul sans compromis.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
July 2015
Nom du modèle
FirePro S9170
Génération
FirePro
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
32GB
Type de Mémoire
GDDR5
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
512bit
Horloge Mémoire
1250MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
320.0 GB/s
Performance théorique
Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
59.52 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
163.7 GTexel/s
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
2.619 TFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
5.343
TFLOPS
Divers
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
2816
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
1024KB
TDP
275W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.2
Version OpenCL
2.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
5.343
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS