AMD Radeon R9 M485X
À propos du GPU
Le processeur graphique mobile AMD Radeon R9 M485X est un puissant processeur graphique mobile qui offre d'excellentes performances et une mémoire suffisante pour les jeux et les tâches de création de contenu. Avec 8 Go de mémoire GDDR5 et une vitesse d'horloge de mémoire de 1250 MHz, ce processeur graphique offre une bande passante suffisante pour gérer des textures haute résolution et des effets visuels complexes.
L'une des caractéristiques remarquables de la Radeon R9 M485X est ses 2048 unités de shader, ce qui permet un rendu fluide et réaliste de l'éclairage, des ombres et d'autres éléments visuels dans les jeux et les applications. De plus, le cache L2 de 512 Ko aide à réduire la latence de la mémoire et à améliorer les performances globales.
Avec une consommation électrique de 250 W, ce processeur graphique est mieux adapté aux ordinateurs portables et aux stations de travail mobiles plus grands et plus performants. Bien qu'il puisse consommer plus d'énergie que certains autres processeurs graphiques mobiles, la Radeon R9 M485X compense avec sa performance théorique impressionnante de 2,961 TFLOPS. Cela le rend bien adapté aux jeux exigeants et aux applications professionnelles.
Dans l'ensemble, le processeur graphique AMD Radeon R9 M485X est un choix solide pour les utilisateurs qui ont besoin de performances graphiques puissantes en déplacement. Que vous soyez un joueur cherchant à découvrir les derniers titres en haute définition, ou un créateur de contenu ayant besoin d'un processeur graphique performant pour le montage vidéo et le rendu 3D, la Radeon R9 M485X a les caractéristiques et les performances pour répondre à vos besoins.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
May 2016
Nom du modèle
Radeon R9 M485X
Génération
Crystal System
Interface de bus
MXM-B (3.0)
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
8GB
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
1250MHz
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.
160.0 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.
23.14 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.
92.54 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.
2.961 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.
185.1 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.
3.02
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.
2048
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
512KB
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
2.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
3.02
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS