AMD Instinct MI8

AMD Instinct MI8

À propos du GPU

Le GPU AMD Instinct MI8 est une unité de traitement graphique haut de gamme conçue pour les tâches informatiques exigeantes. Avec une taille de mémoire de 4 Go et un type de mémoire HBM (High Bandwidth Memory), ce GPU est optimisé pour les calculs haute performance et les tâches intensives en données. Le GPU AMD Instinct MI8 dispose d'une fréquence mémoire de 500 MHz, de 4096 unités de nuanceurs et de 2 Mo de cache L2, offrant une performance théorique de 8,192 TFLOPS. Ce niveau de performance le rend adapté à une large gamme d'applications professionnelles, y compris l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et les simulations scientifiques. Une des caractéristiques clés de l'AMD Instinct MI8 GPU est son efficacité énergétique, avec une note TDP (thermal design power) de 175W. Cela le rend adapté au déploiement dans les centres de données et autres environnements où l'efficacité énergétique est une priorité. Dans des scénarios réels, l'AMD Instinct MI8 GPU offre des performances exceptionnelles, permettant un traitement des données plus rapide et une productivité améliorée. Ses fonctionnalités avancées et son niveau élevé de performance en font un atout précieux pour les professionnels travaillant dans des industries nécessitant une puissance de calcul intensive. En fin de compte, l'AMD Instinct MI8 GPU est une unité de traitement graphique hautement performante et efficace, parfaitement adaptée aux applications professionnelles. Sa combinaison de haute performance, d'efficacité énergétique et de fonctionnalités avancées en fait un choix convaincant pour les professionnels ayant besoin d'un GPU capable d'offrir des performances fiables et constantes pour leurs charges de travail informatiques les plus exigeantes.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
December 2016
Nom du modèle
Radeon Instinct MI8
Génération
Radeon Instinct
Interface de bus
PCIe 3.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
4GB
Type de Mémoire
HBM
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
500MHz
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.
512.0 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.
64.00 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.
256.0 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.
8.192 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.
512.0 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.
8.356 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
2MB
TDP
175W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
8.356 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
9.087 +8.7%
8.356
8.028 -3.9%
7.52 -10%