AMD Instinct MI100

AMD Instinct MI100

À propos du GPU

Le GPU AMD Instinct MI100 est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle conçue pour le calcul haute performance et les charges de travail intensives en données. Avec une vitesse d'horloge de base de 1000 MHz et une horloge de suralimentation de 1502 MHz, ce GPU offre une puissance de traitement exceptionnelle pour un large éventail d'applications. L'une des caractéristiques les plus impressionnantes de l'Instinct MI100 est sa mémoire massive de 32 Go de HBM2, ce qui permet de gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes avec facilité. L'horloge mémoire de 1200 MHz améliore encore les vitesses de transfert de données, garantissant des performances fluides et efficaces. Avec 7680 unités de traitement et 8 Mo de cache L2, le GPU MI100 est capable de gérer des charges de travail hautement parallèles et des tâches de calcul complexes. Cela en fait un choix idéal pour l'apprentissage en profondeur, les simulations scientifiques et d'autres applications exigeantes. Malgré ses performances puissantes, le GPU AMD Instinct MI100 est également économe en énergie, avec une TDP de 300 W. Cela garantit qu'il peut offrir des performances élevées sans consommer des quantités excessives d'énergie. Les performances théoriques de 23,07 TFLOPS démontrent l'immense puissance de calcul de ce GPU, le rendant bien adapté aux tâches critiques qui nécessitent un traitement et une analyse rapides des données. Dans l'ensemble, le GPU AMD Instinct MI100 est une solution hautement capable et polyvalente pour les professionnels et les organisations qui exigent des performances intransigeantes pour leurs charges de travail axées sur les données. Qu'il soit utilisé pour la recherche en IA, la biologie computationnelle ou des simulations complexes, le GPU MI100 offre des performances et une fiabilité exceptionnelles.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2020
Nom du modèle
Radeon Instinct MI100
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
1502MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
32GB
Type de Mémoire
HBM2
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.
4096bit
Horloge Mémoire
1200MHz
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.
1229 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.
96.13 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.
721.0 GTexel/s
FP16 (demi)
?
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.
184.6 TFLOPS
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.
11.54 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.
22.609 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.
7680
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
8MB
TDP
300W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
22.609 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
28.567 +26.4%
20.053 -11.3%