AMD Instinct MI300A APU

AMD Instinct MI300A APU

À propos du GPU

Le GPU APU AMD Instinct MI300A est une puissance dans le monde de l'informatique professionnelle. Avec ses spécifications impressionnantes, il convient parfaitement à une gamme d'applications professionnelles, y compris l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur et la recherche scientifique. Le GPU APU bénéficie d'une fréquence de base de 1000 MHz et d'une fréquence de boost de 2100 MHz, offrant des vitesses de traitement ultra-rapides. Sa grande taille de mémoire de 128 Go et son type de mémoire HBM3 haute vitesse, cadencé à 5200 MHz, garantissent qu'il peut gérer des ensembles de données massifs et des calculs complexes avec facilité. Les 14592 unités de traitement et la mémoire cache L2 de 16 Mo du GPU APU contribuent à ses performances exceptionnelles, lui permettant de gérer efficacement une large gamme de tâches. De plus, avec une TDP de 760W, c'est un composant énergivore, mais il offre en retour une puissance de calcul inégalée. La performance théorique de 122,6 TFLOPS met en valeur les capacités immenses du GPU APU, ce qui en fait un choix idéal pour les professionnels exigeant des solutions informatiques haute performance. En résumé, le GPU APU AMD Instinct MI300A est une solution informatique professionnelle de pointe offrant des performances exceptionnelles pour des charges de travail exigeantes. Avec ses spécifications impressionnantes et sa haute performance théorique, il est un choix idéal pour les professionnels dans des domaines tels que l'IA, l'apprentissage automatique et la recherche scientifique. Bien que sa consommation électrique élevée puisse être prise en considération, la puissance de calcul brute du GPU APU en fait une option remarquable pour ceux ayant besoin d'une solution informatique de qualité professionnelle.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
December 2023
Nom du modèle
Instinct MI300A
Génération
Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
2100MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
128GB
Type de Mémoire
HBM3
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
5200MHz
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.
5300 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.
980.6 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.
61.3 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.
125.052 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.
14592
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
760W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
125.052 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
166.668 +33.3%
120.148 -3.9%
101.136 -19.1%