AMD Instinct MI250X

AMD Instinct MI250X

À propos du GPU

L'AMD Instinct MI250X est un GPU de qualité professionnelle qui offre des spécifications impressionnantes, ce qui en fait un choix idéal pour les centres de données et les applications HPC (calcul haute performance). Avec une fréquence de base de 1000 MHz et une fréquence boost de 1700 MHz, ce GPU offre des vitesses d'horloge élevées pour gérer facilement des charges de travail complexes. L'une des caractéristiques marquantes du MI250X est sa mémoire HBM2e massive de 128 Go, offrant un espace de stockage suffisant pour des ensembles de données volumineux et des tâches computationnelles complexes. La vitesse d'horloge de la mémoire de 1600 MHz garantit un transfert et un accès rapides aux données, améliorant encore les performances du GPU. Le MI250X impressionne également avec ses 14080 unités de traitement, lui permettant de gérer efficacement des tâches graphiques avancées et de traitement parallèle. De plus, le cache L2 de 16 Mo contribue à réduire la latence et à améliorer les performances globales du système. Avec une consommation électrique de 500 W, le MI250X est un GPU gourmand en énergie, mais sa performance théorique élevée de 47,87 TFLOPS justifie largement la consommation d'énergie. Ce GPU est conçu pour offrir une puissance de calcul exceptionnelle, le rendant bien adapté à l'IA, à l'apprentissage automatique et à d'autres charges de travail exigeantes. Dans l'ensemble, l'AMD Instinct MI250X est un GPU puissant offrant des performances et une capacité mémoire incroyables, en en faisant un choix attrayant pour les professionnels et les organisations à la recherche de capacités de calcul de premier ordre. Bien que ses besoins en énergie puissent être élevés, le MI250X excelle dans la gestion des charges de travail les plus exigeantes avec rapidité et efficacité, en en faisant un atout précieux dans le domaine du calcul haute performance.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2021
Nom du modèle
Radeon Instinct MI250X
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.
1496 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.
383.0 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.
47.87 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.
46.913 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.
14080
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
500W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
46.913 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
63.322 +35%
52.326 +11.5%
37.936 -19.1%