AMD Instinct MI60
À propos du GPU
La carte graphique professionnelle AMD Instinct MI60 GPU est puissante et efficace, conçue pour le calcul haute performance et les tâches d'apprentissage automatique. Avec une fréquence de base de 1200MHz et une fréquence de boost de 1800MHz, cette GPU est capable de fournir une puissance de traitement exceptionnelle pour un large éventail d'applications.
L'une des caractéristiques remarquables de l'Instinct MI60 est son impressionnant stockage de 32 Go de mémoire HBM2, offrant une capacité suffisante pour gérer de gros ensembles de données et des charges de travail computationnelles complexes. De plus, la vitesse de l'horloge mémoire de 1000MHz garantit un accès rapide aux données, améliorant ainsi les performances globales de la GPU.
Avec 4096 unités de traitement et 4 Mo de cache L2, l'Instinct MI60 est bien équipée pour traiter facilement les tâches de traitement parallèle exigeantes. Sa consommation électrique de 300W, bien que relativement élevée, est un compromis raisonnable compte tenu de l'immense puissance de calcul qu'elle offre. De plus, les performances théoriques de la GPU de 14,75 TFLOPS soulignent sa capacité à gérer efficacement des charges de travail intensives.
Dans l'ensemble, la carte graphique AMD Instinct MI60 est une solution de premier plan pour les professionnels dans des domaines tels que la recherche scientifique, l'analyse de données et l'intelligence artificielle. Sa combinaison d'une grande capacité mémoire, de vitesses d'horloge rapides et de performances de calcul substantielles en font un excellent choix pour les charges de travail exigeantes. Que vous formiez des modèles d'apprentissage automatique complexes ou que vous meniez des simulations complexes, l'Instinct MI60 est plus que capable de répondre à vos besoins.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2018
Nom du modèle
Radeon Instinct MI60
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1200MHz
Horloge Boost
1800MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
32GB
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.
115.2 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.
460.8 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.
29.49 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.
7.373 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.
15.045
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.
4096
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
4MB
TDP
300W
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
15.045
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS