AMD Radeon Vega 6 Embedded
À propos du GPU
La GPU AMD Radeon Vega 6 intégrée est une solution graphique intégrée solide pour les appareils à faible consommation d'énergie. Avec une vitesse d'horloge de base de 300 MHz et une vitesse d'horloge turbo de 1280 MHz, cette GPU offre suffisamment de performances pour gérer facilement les tâches informatiques quotidiennes. Les 384 unités d'ombrage fournissent une puissance de traitement graphique décente, la rendant adaptée aux jeux légers et aux applications multimédias.
L'une des caractéristiques clés de l'AMD Radeon Vega 6 est sa faible TDP de 15W, ce qui en fait une option économe en énergie pour les systèmes embarqués et les appareils compacts. Le type de mémoire partagée du système et la vitesse d'horloge permettent une utilisation efficace de la mémoire système disponible, assurant des performances fluides et réactives.
Avec une performance théorique de 0,983 TFLOPS, le Radeon Vega 6 offre une puissance graphique suffisante pour des tâches telles que la lecture de vidéos, l'édition de photos et même certains jeux d'entrée de gamme. Bien qu'il ne soit peut-être pas adapté aux applications plus exigeantes et aux jeux modernes AAA, il excelle dans la gestion des besoins informatiques quotidiens sans nécessiter de carte graphique dédiée.
Dans l'ensemble, la GPU AMD Radeon Vega 6 intégrée est un excellent choix pour les appareils de petite taille, les ordinateurs portables fins et légers, et autres systèmes à faible consommation d'énergie. Son équilibre entre performances, efficacité énergétique et intégration en fait une option convaincante pour les utilisateurs qui privilégient la portabilité et l'autonomie de la batterie sans pour autant sacrifier des capacités graphiques décentes.
Basique
Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Integrated
Date de lancement
May 2018
Nom du modèle
Radeon Vega 6 Embedded
Génération
Raven Ridge
Horloge de base
300MHz
Horloge Boost
1280MHz
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.
10.24 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.
30.72 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.
1.966 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.
61.44 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.
1.003
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.
384
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
1.003
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS