AMD Radeon Pro WX Vega M GL

AMD Radeon Pro WX Vega M GL

À propos du GPU

La carte graphique mobile AMD Radeon Pro WX Vega M GL GPU est un puissant GPU capable de traiter les charges de travail exigeantes avec facilité. Avec une vitesse d'horloge de base de 931 MHz et une vitesse d'horloge boost de 1011MHz, ce GPU offre d'excellentes performances pour les applications professionnelles et les jeux. Le GPU est équipé de 4 Go de mémoire HBM2, offrant amplement d'espace pour stocker des textures et d'autres données graphiques. La vitesse d'horloge de la mémoire de 700MHz assure un accès rapide à cette mémoire, contribuant ainsi aux performances globales de la carte. Avec 1280 unités de traitement d'ombrage et 1024 Ko de cache L2, le GPU Radeon Pro WX Vega M GL est capable de gérer des tâches graphiques complexes avec facilité. Le TDP relativement faible de 65W rend ce GPU adapté à une large gamme d'appareils mobiles, y compris les ordinateurs portables fins et légers. En termes de performances, le GPU Radeon Pro WX Vega M GL est capable de fournir jusqu'à 2,588 TFLOPS de puissance de calcul théorique, ce qui le rend bien adapté aux tâches telles que la création de contenu, le rendu 3D et le montage vidéo, ainsi qu'à la lecture des derniers jeux avec des paramètres élevés. Dans l'ensemble, la carte graphique AMD Radeon Pro WX Vega M GL offre des performances robustes sous une forme mobile. Que vous soyez un professionnel ayant besoin d'une carte graphique pour des charges de travail exigeantes ou un joueur cherchant des taux de rafraîchissement élevés et une fidélité visuelle impressionnante, ce GPU saura vous impressionner.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
April 2018
Nom du modèle
Radeon Pro WX Vega M GL
Génération
Vega
Horloge de base
931MHz
Horloge Boost
1011MHz
Interface de bus
IGP

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
4GB
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.
1024bit
Horloge Mémoire
700MHz
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.
179.2 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.
32.35 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.
80.88 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.
2.588 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.
161.8 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.
2.64 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.
1280
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
1024KB
TDP
65W
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
2.64 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
2.666 +1%
2.649 +0.3%
2.601 -1.5%
2.585 -2.1%