AMD Radeon Instinct MI8
À propos du GPU
La carte graphique AMD Radeon Instinct MI8 est un GPU professionnel puissant et efficace qui offre des performances impressionnantes pour une large gamme de tâches intensives en calcul. Avec 4 Go de mémoire HBM et une vitesse d'horloge mémoire de 500 MHz, ce GPU est bien équipé pour gérer facilement des charges de travail exigeantes.
L'une des caractéristiques remarquables de la Radeon Instinct MI8 est son impressionnante performance théorique de 8,028 TFLOPS, ce qui en fait un choix idéal pour des tâches telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de données et le calcul scientifique. Avec 4096 unités de calcul et 2 Mo de cache L2, ce GPU offre une puissance de traitement parallèle exceptionnelle, permettant un calcul rapide et efficace.
En plus de ses impressionnantes capacités de performance, la Radeon Instinct MI8 est également relativement économe en énergie, avec un TDP de 175W. Cela en fait un excellent choix pour les organisations cherchant à maximiser leurs performances de calcul tout en minimisant leur consommation énergétique.
Dans l'ensemble, la carte graphique AMD Radeon Instinct MI8 est un choix remarquable pour les applications professionnelles nécessitant un calcul haute performance. Sa combinaison de caractéristiques matérielles puissantes et d'efficacité énergétique en fait une option convaincante pour les organisations cherchant à accélérer leurs charges de travail et à promouvoir l'innovation dans leurs domaines respectifs. Que vous travailliez dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'analyse de données ou du calcul scientifique, la Radeon Instinct MI8 est une carte graphique à considérer pour votre prochain projet.
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.
8.028
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
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.2.170
Version OpenCL
2.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
8.028
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS