AMD Instinct MI250

AMD Instinct MI250

À propos du GPU

L'AMD Instinct MI250 est un GPU de qualité professionnelle conçu pour le calcul haute performance et les applications d'intelligence artificielle. Avec une fréquence de base de 1000MHz et une fréquence de boost de 1700MHz, le MI250 offre une puissance de traitement impressionnante pour les charges de travail exigeantes. L'une des caractéristiques remarquables du MI250 est sa grande capacité de mémoire de 128 Go, soutenue par le type de mémoire HBM2e et une fréquence de mémoire de 1600MHz. Cela permet un traitement rapide et efficace des données, le rendant adapté aux tâches d'analyse de données intensives et d'apprentissage automatique. Avec des unités de ombrage impressionnantes de 13312 et 16 Mo de cache L2, le MI250 est capable de gérer facilement des tâches computationnelles complexes. La consommation d'énergie TDP de 500 W reflète les exigences élevées en matière de puissance du GPU, mais la performance théorique de 45,26 TFLOPS justifie la consommation d'énergie, le rendant adapté aux applications critiques en termes de performances. Dans les applications du monde réel, le MI250 excelle dans des tâches telles que l'apprentissage profond, les simulations scientifiques et l'analyse de données, où sa puissance de traitement massive et sa grande capacité de mémoire peuvent être pleinement utilisées. Dans l'ensemble, l'AMD Instinct MI250 est un GPU redoutable pour les professionnels et les chercheurs qui ont besoin de performances de pointe pour leurs charges de travail intensives en calcul. Bien que ses besoins en matière de puissance puissent être une considération pour certains utilisateurs, les performances exceptionnelles et les fonctionnalités du GPU en font un choix convaincant pour ceux qui ont besoin de puissance informatique de premier ordre.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2021
Nom du modèle
Radeon Instinct MI250
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
1700MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
128GB
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.
8192bit
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.
3277 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.
1414 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.
362.1 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.
45.26 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.
44.355 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.
13312
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
500W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
44.355 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
L20
59.35 +33.8%
49.715 +12.1%
39.288 -11.4%
35.404 -20.2%