AMD Radeon 680M vs Intel Arc A730M
Résultat de la comparaison des GPU
Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de AMD Radeon 680M et Intel Arc A730M cartes vidéo basées sur des caractéristiques de performances clés, ainsi que sur la consommation d'énergie et bien plus encore.
Avantages
- Plus haut Horloge Boost: 2200MHz (2200MHz vs 1100MHz)
- Plus grand Taille de Mémoire: 12GB (System Shared vs 12GB)
- Plus haut Bande Passante: 336.0 GB/s (System Dependent vs 336.0 GB/s)
- Plus Unités d'Ombrage: 3072 (768 vs 3072)
Basique
AMD
Nom de l'étiquette
Intel
January 2022
Date de lancement
January 2022
Integrated
Plate-forme
Mobile
Radeon 680M
Nom du modèle
Arc A730M
Navi II IGP
Génération
Alchemist
2000MHz
Horloge de base
300MHz
2200MHz
Horloge Boost
1100MHz
PCIe 4.0 x8
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Spécifications de la mémoire
System Shared
Taille de Mémoire
12GB
System Shared
Type de Mémoire
GDDR6
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.
192bit
SystemShared
Horloge Mémoire
1750MHz
System Dependent
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.
336.0 GB/s
Performance théorique
70.40 GPixel/s
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.
105.6 GPixel/s
105.6 GTexel/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.
211.2 GTexel/s
6.758 TFLOPS
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.
13.52 TFLOPS
211.2 GFLOPS
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.
-
3.311
TFLOPS
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.
6.893
TFLOPS
Divers
768
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.
3072
128 KB per Array
Cache L1
-
2MB
Cache L2
12MB
50W
TDP
80W
1.3
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
2.0
Version OpenCL
3.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Radeon 680M
3.311
Arc A730M
6.893
+108%
Blender
Radeon 680M
249
Arc A730M
1466
+489%
