AMD Instinct MI300X

AMD Instinct MI300X

À propos du GPU

La carte graphique AMD Instinct MI300X est un véritable monstre de puissance conçue pour les tâches de calcul haute performance. Avec une vitesse d'horloge de base de 1000 MHz et une vitesse d'horloge de boost de 2100 MHz, cette carte graphique est capable de gérer même les charges de travail les plus exigeantes avec facilité. Les impressionnants 192 Go de mémoire HBM3 et une vitesse d'horloge mémoire de 5200 MHz garantissent que les données peuvent être traitées à une vitesse fulgurante, ce qui se traduit par une finalisation plus rapide des tâches. Les 19456 unités de calcul et les généreux 16 Mo de cache L2 contribuent également à la performance exceptionnelle de la carte graphique, permettant l'exécution efficace de calculs et simulations complexes. De plus, la TDP de 750W garantit que la carte graphique dispose de la puissance nécessaire pour offrir des performances constantes et fiables. Avec une performance théorique de 163,4 TFLOPS, la carte graphique AMD Instinct MI300X convient parfaitement aux tâches telles que l'apprentissage automatique, la recherche scientifique et l'analyse de données. Les capacités de la carte graphique en font un outil précieux pour les professionnels dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, la recherche et le développement. En résumé, la carte graphique AMD Instinct MI300X offre des performances exceptionnelles, une capacité mémoire massive et une utilisation efficace de l'énergie, ce qui en fait un excellent choix pour ceux ayant besoin d'une solution de calcul haute performance. C'est une option polyvalente et fiable pour ceux qui cherchent une carte graphique pour prendre en charge des tâches de calcul complexes.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
December 2023
Nom du modèle
Instinct MI300X
Génération
Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
2100MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
192GB
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.
1300 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.
81.7 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.
166.668 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.
19456
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
750W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
166.668 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
166.668
125.052 -25%
120.148 -27.9%
101.136 -39.3%