AMD Radeon RX Vega 11 Embedded

AMD Radeon RX Vega 11 Embedded

À propos du GPU

La carte graphique intégrée AMD Radeon RX Vega 11 Embedded GPU offre des performances impressionnantes pour sa catégorie. Avec une horloge de base de 300 MHz et une horloge turbo de 1251 MHz, cette GPU est capable de gérer une large gamme de tâches intensives en graphisme, y compris les jeux, le montage vidéo et le rendu 3D. L'une des caractéristiques remarquables du Radeon RX Vega 11 est ses 704 unités de ombrage, qui permettent un rendu fluide et détaillé des graphiques. La GPU revendique également une TDP de 35W, ce qui en fait une option économe en énergie pour ceux qui cherchent à construire un système économe en énergie. En termes de mémoire, le Radeon RX Vega 11 utilise la mémoire partagée du système, permettant une allocation de mémoire flexible et efficace en fonction des besoins de l'utilisateur. Les performances théoriques de la GPU, de 1,761 TFLOPS, garantissent qu'elle peut gérer des charges de travail exigeantes facilement. Dans l'utilisation réelle, le Radeon RX Vega 11 offre d'excellentes performances dans les jeux, avec la capacité de faire fonctionner des titres modernes à des paramètres et résolutions raisonnables. Il excelle également dans les tâches multimédia, offrant une lecture vidéo fluide et des capacités de montage vidéo efficaces. En fin de compte, l'AMD Radeon RX Vega 11 Embedded GPU est un choix solide pour ceux qui ont besoin d'une solution graphique intégrée performante. Sa combinaison de performances, d'efficacité et de polyvalence en fait une option convaincante pour un large éventail d'utilisateurs, des joueurs occasionnels aux créateurs de contenu.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Integrated
Date de lancement
April 2018
Nom du modèle
Radeon RX Vega 11 Embedded
Génération
Raven Ridge
Horloge de base
300MHz
Horloge Boost
1251MHz
Interface de bus
IGP

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
System Shared
Type de Mémoire
System Shared
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.
System Shared
Horloge Mémoire
SystemShared
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.
System Dependent

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.
10.01 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.
55.04 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.
3.523 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.
110.1 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.
1.726 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.
704
TDP
35W
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
1.726 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
1.736 +0.6%
1.736 +0.6%
1.705 -1.2%
1.705 -1.2%