AMD FirePro W4000
À propos du GPU
La carte graphique AMD FirePro W4000 est une solide carte graphique de milieu de gamme offrant d'excellentes performances pour les applications professionnelles. Avec 2 Go de mémoire GDDR5 et une fréquence mémoire de 800 MHz, elle offre une bande passante mémoire suffisante pour traiter de gros ensembles de données et des tâches de rendu complexes. Les 768 unités de nuanceurs et la performance théorique de 1,267 TFLOPS la rendent adaptée à une large gamme de flux de travail professionnels, y compris la modélisation 3D, la CAO/FAO et la création de contenu.
L'un des points forts du FirePro W4000 est sa faible consommation électrique de 75W, ce qui en fait une option économe en énergie pour les stations de travail de bureau. Malgré sa faible consommation, elle offre néanmoins des performances impressionnantes et peut gérer des tâches exigeantes sans sourciller. De plus, le cache L2 de 512 Ko contribue à améliorer les performances globales et à réduire la latence mémoire, ce qui se traduit par un fonctionnement plus fluide et plus réactif.
En termes de performances réelles, le FirePro W4000 excelle dans le traitement de gros ensembles de données et de visualisations complexes. Elle peut facilement gérer plusieurs écrans 4K et offrir des performances fluides et sans artefacts. La GPU est également certifiée pour une large gamme d'applications professionnelles, garantissant la compatibilité et la fiabilité pour les utilisateurs professionnels.
Dans l'ensemble, la carte graphique AMD FirePro W4000 est un choix solide pour les professionnels ayant besoin de performances graphiques fiables et efficaces. Sa combinaison de haute bande passante mémoire, de performances théoriques impressionnantes et d'efficacité énergétique en fait une option convaincante pour une large gamme de stations de travail de bureau. Que vous travailliez sur des visualisations 3D, des simulations complexes ou la création de contenu, le FirePro W4000 a les performances et la fiabilité pour gérer le travail.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
August 2012
Nom du modèle
FirePro W4000
Génération
FirePro
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
2GB
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.
256bit
Horloge Mémoire
800MHz
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.
102.4 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.
26.40 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.
39.60 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.
79.20 GFLOPS
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.
1.242
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.
768
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
512KB
TDP
75W
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
1.2
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
1.242
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS