AMD Radeon R9 380 OEM
À propos du GPU
La carte graphique AMD Radeon R9 380 OEM est un GPU puissant conçu pour le jeu sur ordinateur de bureau et les applications multimédias. Avec une mémoire substantielle de 4 Go de GDDR5, une horloge mémoire rapide de 1375 MHz et 1792 unités de traitement, ce GPU offre des performances impressionnantes pour sa catégorie. Le cache L2 de 512 Ko améliore encore sa capacité à gérer des tâches graphiques exigeantes, tandis que le TDP de 190 W garantit que la carte peut offrir des performances constantes sous de lourdes charges.
En termes de performances réelles, le Radeon R9 380 OEM est capable de fournir 3,29 TFLOPS théoriques, ce qui le rend adapté pour exécuter des jeux modernes à des paramètres et résolutions élevés. La carte prend également en charge une variété de technologies graphiques avancées, telles que le FreeSync d'AMD, qui contribue à éliminer le déchirement de l'écran et les saccades pour une expérience de jeu plus fluide.
En termes de performances réelles, le Radeon R9 380 OEM est capable de gérer la plupart des jeux modernes à une résolution de 1080p avec des paramètres élevés. Bien qu'il puisse avoir du mal avec des titres plus exigeants à des résolutions plus élevées, il offre toujours un excellent rapport qualité-prix.
En fin de compte, la carte graphique AMD Radeon R9 380 OEM est un choix solide pour les joueurs et les créateurs de contenu à la recherche d'une carte graphique performante pour leur système de bureau. Avec ses performances solides et des prix compétitifs, elle offre un excellent rapport qualité-prix.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
May 2015
Nom du modèle
Radeon R9 380 OEM
Génération
Pirate Islands
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
1375MHz
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.
176.0 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.
29.38 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.
102.8 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.
3.290 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.
205.6 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.
3.356
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
512KB
TDP
190W
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
2.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
3.356
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS