AMD Instinct MI6

AMD Instinct MI6

À propos du GPU

Le GPU AMD Instinct MI6 est une unité de traitement graphique professionnelle puissante et efficace conçue pour les charges de travail intensives en calcul. Avec une fréquence de base de 1120 MHz et une fréquence boost de 1233 MHz, ce GPU offre des performances impressionnantes pour les tâches exigeantes. Doté de 8 Go de mémoire GDDR5 fonctionnant à 1750 MHz, le GPU MI6 offre une bande passante mémoire suffisante pour manipuler de grands ensembles de données et des calculs complexes. Les 2304 unités de traitement et les 2 Mo de cache L2 contribuent également à ses capacités élevées, le rendant bien adapté aux applications de traitement parallèle et d'apprentissage en profondeur. L'un des points forts du GPU AMD Instinct MI6 est sa consommation électrique relativement faible de 150 W, garantissant une efficacité énergétique sans sacrifier les performances. Cela en fait une option attrayante pour les centres de données et d'autres environnements où l'efficacité énergétique est une priorité. Avec une performance théorique de 5,682 téraflops, le GPU MI6 offre la puissance de calcul nécessaire pour des charges de travail exigeantes, telles que les simulations scientifiques, l'apprentissage automatique et les tâches de calcul haute performance. Dans l'ensemble, le GPU AMD Instinct MI6 offre une combinaison convaincante de performances, d'efficacité énergétique et de bande passante mémoire, ce qui en fait un concurrent de taille pour les professionnels et les organisations à la recherche d'une solution fiable pour leurs charges de travail intensives en calcul. Que ce soit pour la recherche, l'analyse de données ou les applications d'intelligence artificielle, les capacités du GPU MI6 en font un atout précieux pour accélérer les insights et l'innovation basés sur les données.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
December 2016
Nom du modèle
Radeon Instinct MI6
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1120MHz
Horloge Boost
1233MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
8GB
Type de Mémoire
GDDR5
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.
256bit
Horloge Mémoire
1750MHz
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.
224.0 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.
39.46 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.
177.6 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.
5.682 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.
355.1 GFLOPS
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.
5.796 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.
2304
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
2MB
TDP
150W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
5.796 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
6.299 +8.7%
5.954 +2.7%
5.796
5.613 -3.2%