AMD Radeon Pro 570
À propos du GPU
La carte graphique mobile AMD Radeon Pro 570 est un puissant processeur graphique qui offre d'excellentes performances pour une gamme de tâches. Avec une vitesse d'horloge de base de 1000 MHz et une vitesse d'horloge boostée de 1105 MHz, ce processeur graphique offre des performances fluides et réactives pour les applications et les jeux exigeants.
Les 4 Go de mémoire GDDR5 et une vitesse d'horloge de mémoire de 1695 MHz garantissent que le Radeon Pro 570 peut gérer facilement des textures haute résolution et des tâches de rendu complexe. Les 1792 unités de shader et les 2 Mo de cache L2 contribuent également à la capacité du processeur graphique à traiter efficacement des charges de travail intensives.
Avec une consommation énergétique de 150W, le Radeon Pro 570 trouve un bon équilibre entre performances et efficacité énergétique, en en faisant un choix adapté pour les stations de travail mobiles ou les ordinateurs portables de gaming.
En termes de performances théoriques, le Radeon Pro 570 est capable de fournir 3,96 téraflops, ce qui le rend bien adapté pour les flux de travail professionnels tels que la création de contenu, le montage vidéo et le rendu 3D.
Dans l'ensemble, la carte graphique mobile AMD Radeon Pro 570 offre des performances impressionnantes. Sa combinaison de hautes fréquences d'horloge, d'une mémoire suffisante et d'une consommation d'énergie efficace en fait un choix convaincant pour les utilisateurs ayant besoin de performances graphiques fiables et performantes en déplacement. Que ce soit pour un usage professionnel ou du gaming, le Radeon Pro 570 offre une expérience fluide et réactive.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
June 2017
Nom du modèle
Radeon Pro 570
Génération
Radeon Pro Mac
Horloge de base
1000MHz
Horloge Boost
1105MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
4GB
Type de Mémoire
GDDR5
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.
256bit
Horloge Mémoire
1695MHz
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.
217.0 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.
35.36 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.
123.8 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.
3.960 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.
247.5 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.
4.039
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.
1792
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
2MB
TDP
150W
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
Version OpenCL
2.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
4.039
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS