AMD Radeon Instinct MI300X

AMD Radeon Instinct MI300X

À propos du GPU

Le GPU AMD Radeon Instinct MI300X est une puissance conçue pour des charges de travail exigeantes en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Avec une fréquence de base de 1000MHz et une fréquence boost de 2100MHz, ce GPU offre des performances impressionnantes pour les tâches de calcul intensif. La grande taille de la mémoire de 192 Go, associée au type de mémoire HBM3 et à une fréquence mémoire de 2525MHz, garantit que les opérations intensives en données peuvent être gérées facilement. L'une des caractéristiques exceptionnelles du MI300X est ses énormes 19456 unités de shaders, qui contribuent à ses capacités de traitement exceptionnelles. De plus, le cache L2 de 16 Mo améliore encore la capacité du GPU à gérer efficacement les calculs complexes. Avec une TDP de 750W, le MI300X est un GPU haute puissance qui nécessite un refroidissement et une alimentation adéquats. Cependant, cette consommation électrique importante est justifiée par des performances théoriques de 81,72 TFLOPS, ce qui le rend bien adapté à l'entraînement avancé en IA, aux analyses de données et à d'autres tâches intensives en calcul. En termes de performances réelles, le GPU AMD Radeon Instinct MI300X offre des résultats exceptionnels, notamment dans les scénarios où un traitement parallèle massif est requis. Ses spécifications impressionnantes en font un choix convaincant pour les professionnels et les chercheurs ayant besoin d'un GPU capable de gérer les charges de travail les plus exigeantes avec facilité. Dans l'ensemble, le GPU AMD Radeon Instinct MI300X se distingue comme une option de premier plan pour les applications en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, offrant une puissance de traitement exceptionnelle et une capacité mémoire pour relever les tâches de calcul les plus complexes.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
December 2023
Nom du modèle
Radeon Instinct MI300X
Génération
Radeon Instinct
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
2100MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
192GB
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
2525MHz
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.
5171 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.
2554 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.
653.7 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.
81.72 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.
83.354 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.
19456
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
16MB
TDP
750W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
83.354 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
166.668 +100%
91.042 +9.2%
62.546 -25%
51.381 -38.4%