AMD Radeon Pro Vega 64
À propos du GPU
La carte graphique AMD Radeon Pro Vega 64 est une puissance, surtout pour les professionnels et les passionnés qui ont besoin d'une puissance de traitement graphique élevée. Avec une fréquence de base de 1250 MHz et une fréquence de boost de 1350 MHz, cette carte graphique offre des performances rapides et efficaces pour des tâches exigeantes telles que le montage vidéo, le rendu 3D et le jeu.
L'une des caractéristiques remarquables de la Radeon Pro Vega 64 est sa mémoire HBM2 massive de 16 Go. Cette capacité mémoire abondante permet un multitâche fluide et sans problème, ainsi que la manipulation de jeux de données volumineux et complexes sans aucun décalage ou goulot d'étranglement des performances. La vitesse d'horloge mémoire de 786 MHz améliore encore la capacité de la carte graphique à gérer facilement des charges de travail lourdes.
Avec 4096 unités de calcul et 4 Mo de cache L2, la Radeon Pro Vega 64 offre une puissance de traitement graphique impressionnante, en en faisant un excellent choix pour les tâches nécessitant un haut niveau de détail et de réalisme. De plus, avec une TDP de 250 W et une performance théorique de 11,06 TFLOPS, cette carte graphique est capable de gérer même les charges de travail les plus exigeantes sans difficulté.
En résumé, la carte graphique AMD Radeon Pro Vega 64 est un excellent choix pour les professionnels et les passionnés qui ont besoin de performances graphiques de premier ordre. Que vous soyez créateur de contenu, développeur de jeux ou utilisateur exigeant, la Radeon Pro Vega 64 saura impressionner par ses capacités et sa fiabilité.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
June 2017
Nom du modèle
Radeon Pro Vega 64
Génération
Radeon Pro Mac
Horloge de base
1250MHz
Horloge Boost
1350MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
16GB
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
786MHz
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.
402.4 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.
86.40 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.
345.6 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.
22.12 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.
691.2 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.
10.839
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
4MB
TDP
250W
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
10.839
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS