AMD Instinct MI210

AMD Instinct MI210

À propos du GPU

Le GPU AMD Instinct MI210 est une plateforme professionnelle puissante et avancée, conçue pour répondre aux besoins des charges de travail en datacenter et en informatique hautes performances. Avec ses spécifications impressionnantes, il offre des performances et une efficacité exceptionnelles pour les applications exigeantes. Avec une fréquence de base de 1000 MHz et une fréquence de boost de 1700 MHz, le MI210 fournit la vitesse et la puissance nécessaires pour les tâches informatiques intensives. L'impressionnante mémoire HBM2e de 64 Go et une fréquence mémoire de 1600 MHz garantissent une bande passante élevée et une latence réduite, permettant un traitement et une analyse rapides des données. Le MI210 dispose de 6656 unités de traitement, de 16 Mo de cache L2 et d'une consommation électrique de 300W, démontrant sa capacité à gérer des calculs et des charges de travail complexes. Sa performance théorique de 22,63 TFLOPS consolide davantage sa position en tant que GPU de premier plan pour un usage professionnel. En plus de ses performances brutes, le MI210 excelle également en termes d'efficacité énergétique, ce qui en fait un choix convaincant pour un déploiement en datacenter. Son architecture avancée et sa conception efficiente le rendent bien adapté à l'IA, à l'apprentissage automatique et aux tâches informatiques hautes performances. Dans l'ensemble, le GPU AMD Instinct MI210 offre des performances, une efficacité et une fiabilité exceptionnelles pour les charges de travail professionnelles. Son ensemble de fonctionnalités robuste et ses spécifications impressionnantes en font un choix convaincant pour les organisations et les datacenters cherchant à relever les défis informatiques les plus exigeants.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
December 2021
Nom du modèle
Radeon Instinct MI210
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
1700MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
64GB
Type de Mémoire
HBM2e
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
1600MHz
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.
1638 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.
0 MPixel/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.
707.2 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.
181.0 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.
22.63 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.
23.083 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.
6656
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
300W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
23.083 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
30.615 +32.6%
27.097 +17.4%
22.328 -3.3%
20.992 -9.1%