AMD Radeon RX 560X

AMD Radeon RX 560X

À propos du GPU

La AMD Radeon RX 560X est une unité de traitement graphique de milieu de gamme conçue pour les systèmes de bureau. Avec une vitesse d'horloge de base de 1175 MHz et une vitesse d'horloge turbo de 1275 MHz, ce GPU offre des performances décentes pour les jeux et autres tâches intensives en graphisme. Les 4 Go de mémoire GDDR5 et une vitesse d'horloge mémoire de 1750 MHz offrent une bande passante mémoire suffisante pour un gameplay fluide et le multitâche. Avec 1024 unités de traitement et 1024 Ko de cache L2, le RX 560X est capable de gérer les jeux modernes en résolution 1080p avec des taux de rafraîchissement raisonnables. Le TDP de 75W en fait une option relativement économe en énergie, ce qui signifie qu'il ne mettra pas trop de pression sur l'alimentation de votre système. En termes de performances réelles, le RX 560X revendique des performances théoriques de 2,611 TFLOPS, ce qui se traduit par des expériences de jeu fluides dans la plupart des titres, ainsi que la capacité de gérer la création de contenu et les tâches d'édition avec une relative facilité. Dans l'ensemble, l'AMD Radeon RX 560X offre un bon équilibre entre performances et rapport qualité-prix pour les joueurs et créateurs de contenu soucieux de leur budget. Bien qu'il ne soit peut-être pas capable de faire tourner les tout derniers titres AAA avec des réglages ultra-élevés, il est tout à fait capable d'offrir une expérience de jeu satisfaisante avec des réglages moyens à élevés. Si vous recherchez un GPU de milieu de gamme qui ne vous ruinera pas, le RX 560X vaut certainement la peine d'être considéré.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
April 2018
Nom du modèle
Radeon RX 560X
Génération
Polaris
Horloge de base
1175MHz
Horloge Boost
1275MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x8

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.
128bit
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.
112.0 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.
20.40 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.
81.60 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.
2.611 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.
163.2 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.
2.559 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.
1024
Cache L1
16 KB (per CU)
Cache L2
1024KB
TDP
75W
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
2.559 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
2.757 +7.7%
2.513 -1.8%
2.467 -3.6%