AMD Radeon Vega 10 Mobile
À propos du GPU
La puce graphique mobile AMD Radeon Vega 10 est une solution graphique intégrée capable pour les ordinateurs portables et autres appareils mobiles. Avec une vitesse de base de 300 MHz et la possibilité d'atteindre 1400 MHz, cette puce offre des performances solides pour une gamme de tâches, y compris le jeu et la consommation de médias.
Un aspect remarquable de la puce graphique mobile Radeon Vega 10 est sa configuration de mémoire. Avec une taille et un type de mémoire partagée par le système, cette puce peut allouer dynamiquement la mémoire selon les besoins, offrant ainsi une utilisation flexible et efficace des ressources. Les 640 unités d'ombrage contribuent également à la capacité de la puce graphique à gérer des charges de travail graphiques exigeantes.
En termes d'efficacité énergétique, la puce graphique mobile Radeon Vega 10 affiche une consommation d'énergie de 15W, ce qui la rend adaptée aux ordinateurs portables fins et légers sans sacrifier les performances. Cette faible consommation d'énergie est réalisée sans compromettre les performances théoriques de la puce graphique, évaluées à 1,792 TFLOPS.
Les joueurs et les passionnés de multimédia apprécieront la capacité de la puce graphique mobile Radeon Vega 10 à gérer les jeux modernes et la lecture de vidéos haute résolution. Bien qu'elle ne puisse pas offrir le même niveau de performances que les puces graphiques dédiées, elle constitue une option convaincante pour les utilisateurs qui privilégient la portabilité et l'autonomie de la batterie.
Dans l'ensemble, la puce graphique mobile AMD Radeon Vega 10 est une solide solution graphique intégrée qui offre un équilibre entre performances et efficacité énergétique pour les appareils mobiles. Sa configuration de mémoire flexible, ses unités d'ombrage et ses performances théoriques impressionnantes en font un choix judicieux pour une variété de cas d'utilisation.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Integrated
Date de lancement
April 2019
Nom du modèle
Radeon Vega 10 Mobile
Génération
Picasso
Horloge de base
300MHz
Horloge Boost
1400MHz
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.
11.20 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.
56.00 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.
3.584 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.
112.0 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.
1.756
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.
640
TDP
15W
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
1.756
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS