AMD Radeon RX 5300

AMD Radeon RX 5300

À propos du GPU

Le AMD Radeon RX 5300 est une bonne option de GPU économique pour les joueurs débutants ou ceux à la recherche d'une solution graphique rentable pour leur PC de bureau. Avec une fréquence de base de 1327 MHz et une fréquence de boost de 1645 MHz, ce GPU offre des performances décentes pour son prix, ce qui en fait un bon choix pour le jeu occasionnel ou léger. La taille de la mémoire 3GB GDDR6 et la fréquence de la mémoire de 1750 MHz offrent une bande passante mémoire suffisante pour les jeux en résolution 1080p et des tâches d'édition vidéo de base. Les 1408 unités de shading et le cache L2 de 1536KB contribuent à un rendu graphique fluide et efficace, tandis que la consommation électrique de 100W assure que le GPU fonctionne dans des niveaux de consommation d'énergie raisonnables. En termes de performance, le AMD Radeon RX 5300 offre une performance théorique de 4,632 TFLOPS, ce qui est respectable pour la position du GPU sur le marché. Bien qu'il ne puisse pas rivaliser avec des GPU haut de gamme en termes de puissance brute, il offre des performances solides pour son utilisation prévue. Dans l'ensemble, le AMD Radeon RX 5300 est une option de GPU fiable et abordable pour ceux qui recherchent des capacités de jeu et de multimédia de base. Il trouve un bon équilibre entre le prix et les performances, en en faisant un choix adapté aux consommateurs soucieux de leur budget. Cependant, pour des jeux plus exigeants ou des charges de travail professionnels, les utilisateurs peuvent considérer des options de GPU de niveau supérieur avec une capacité mémoire et une puissance de traitement plus importantes.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
May 2020
Nom du modèle
Radeon RX 5300
Génération
Navi
Horloge de base
1327MHz
Horloge Boost
1645MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x8

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
3GB
Type de Mémoire
GDDR6
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.
96bit
Horloge Mémoire
1750MHz
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.
168.0 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.
52.64 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.
144.8 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.
9.265 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.
289.5 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.
4.725 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.
1408
Cache L2
1536KB
TDP
100W
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
4.725 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
4.759 +0.7%
4.752 +0.6%