AMD Instinct MI50
À propos du GPU
Le processeur graphique professionnel AMD Instinct MI50 est une unité de traitement graphique puissante conçue pour traiter des charges de travail complexes et des applications exigeantes. Avec une vitesse de base de 1200 MHz et une vitesse de suralimentation de 1746 MHz, le MI50 offre d'excellentes performances et efficacité pour un large éventail d'applications professionnelles.
L'une des caractéristiques les plus remarquables du MI50 est sa mémoire de 16 Go à bande passante élevée (HBM2), ce qui permet un traitement plus rapide des données et une amélioration des performances globales. La vitesse de mémoire de 1000 MHz renforce encore la capacité du GPU à traiter de grands ensembles de données et des calculs complexes.
Avec 3840 unités de ombrage et 4 Mo de cache L2, le MI50 est capable de fournir une puissance de traitement parallèle exceptionnelle, ce qui le rend bien adapté pour des tâches telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de données et les simulations scientifiques.
Malgré ses performances impressionnantes, le MI50 parvient à maintenir un TDP relativement faible de 300W, ce qui en fait une option plus économe en énergie par rapport à d'autres GPU haute performance sur le marché.
Dans l'ensemble, le processeur graphique AMD Instinct MI50 offre une performance théorique exceptionnelle de 13,41 TFLOPS, ce qui en fait un choix de prédilection pour les professionnels ayant besoin d'un processeur graphique fiable et puissant pour leur travail. Que vous travailliez dans l'IA, l'apprentissage automatique ou d'autres domaines intensifs en données, le MI50 est une option solide qui allie performances et efficacité.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2018
Nom du modèle
Radeon Instinct MI50
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1200MHz
Horloge Boost
1746MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
16GB
Type de Mémoire
HBM2
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
1000MHz
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.
1024 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.
111.7 GPixel/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.
419.0 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.
26.82 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.
6.705 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.
13.142
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.
3840
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
4MB
TDP
300W
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
13.142
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS