AMD Radeon Instinct MI300

AMD Radeon Instinct MI300

À propos du GPU

La carte graphique professionnelle AMD Radeon Instinct MI300 est une carte graphique puissante conçue pour les charges de travail en centre de données et HPC. Avec une vitesse d'horloge de base de 1000 MHz et une vitesse d'horloge boostée de 1700 MHz, cette carte graphique offre des performances impressionnantes pour une large gamme de tâches intensives en calcul. L'une des caractéristiques remarquables de la Radeon Instinct MI300 est sa mémoire HBM3 massive de 128 Go, qui permet de traiter rapidement et efficacement de grands ensembles de données. La vitesse d'horloge mémoire de 1600 MHz garantit que les données peuvent être consultées et manipulées à un rythme rapide, améliorant encore les performances globales. La carte graphique est également dotée de 14080 unités d'ombrage impressionnantes, ainsi que de 16 Mo de cache L2, permettant de traiter facilement des calculs et des simulations complexes. Le TDP élevé de 600W garantit que la carte graphique peut fournir constamment des niveaux élevés de performances sans s'étrangler, la rendant bien adaptée aux charges de travail exigeantes. Les performances théoriques de 47,87 TFLOPS démontrent la puissance de calcul brute de cette carte graphique, en faisant un choix idéal pour des tâches telles que l'apprentissage machine, l'analyse de données et des simulations scientifiques. En résumé, la carte graphique AMD Radeon Instinct MI300 est un choix de premier ordre pour les professionnels et les organisations à la recherche d'une solution informatique haute performance. Ses spécifications impressionnantes et son niveau élevé de puissance de calcul en font un choix bien équipé pour gérer les charges de travail les plus exigeantes sans difficulté.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Professional
Date de lancement
January 2023
Nom du modèle
Radeon Instinct MI300
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
1700MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
128GB
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
1600MHz
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.
3277 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.
383.0 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.
47.87 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.
46.913 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.
14080
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
600W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
46.913 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
63.22 +34.8%
52.244 +11.4%
42.15 -10.2%
37.75 -19.5%