AMD Radeon Pro V320
À propos du GPU
Le GPU AMD Radeon Pro V320 est une unité de traitement graphique haute performance conçue pour une utilisation sur ordinateur de bureau. Avec une vitesse d'horloge de base de 852 MHz et une vitesse d'horloge boost de 1500 MHz, ce GPU offre d'excellentes performances pour une variété de tâches exigeantes, notamment la conception graphique, le montage vidéo et les jeux.
L'une des caractéristiques remarquables de la Radeon Pro V320 est son généreux 8 Go de mémoire HBM2, qui offre des ressources suffisantes pour gérer des projets volumineux et complexes et des textures haute résolution. La vitesse d'horloge de la mémoire de 945 MHz améliore encore la capacité du GPU à accéder rapidement et à manipuler les données, ce qui se traduit par des performances fluides et réactives.
Avec 3584 unités de nuance, 4 Mo de cache L2 et une consommation électrique de 230 W, la Radeon Pro V320 est un GPU puissant et efficace capable de gérer même les charges de travail les plus intensives. Sa performance théorique de 10,75 TFLOPS garantit qu'il peut s'attaquer facilement aux tâches avancées, offrant des résultats impressionnants dans une gamme d'applications et de scénarios exigeants.
En résumé, le GPU AMD Radeon Pro V320 est un choix haut de gamme pour les professionnels et les passionnés qui recherchent des capacités graphiques hautes performances. Que vous créiez des modèles 3D complexes, montiez des vidéos haute résolution ou repoussiez les limites du jeu moderne, la Radeon Pro V320 a la puissance et les fonctionnalités pour répondre à vos besoins et dépasser vos attentes.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
June 2017
Nom du modèle
Radeon Pro V320
Génération
Radeon Pro Vega
Horloge de base
852MHz
Horloge Boost
1500MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
8GB
Type de Mémoire
HBM2
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.
2048bit
Horloge Mémoire
945MHz
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.
483.8 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.
96.00 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.
336.0 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.
21.50 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.
672.0 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.
10.965
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.
3584
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
4MB
TDP
230W
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.
1.3
Version OpenCL
2.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
10.965
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS