AMD Radeon Vega 8 Mobile vs AMD Radeon PRO W7600
Résultat de la comparaison des GPU
Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de AMD Radeon Vega 8 Mobile et AMD Radeon PRO W7600 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: 2440MHz (2000MHz vs 2440MHz)
- Plus grand Taille de Mémoire: 8GB (System Shared vs 8GB)
- Plus haut Bande Passante: 288.0 GB/s (System Dependent vs 288.0 GB/s)
- Plus Unités d'Ombrage: 2048 (512 vs 2048)
- Plus récent Date de lancement: August 2023 (January 2021 vs August 2023)
Basique
AMD
Nom de l'étiquette
AMD
January 2021
Date de lancement
August 2023
Integrated
Plate-forme
Desktop
Radeon Vega 8 Mobile
Nom du modèle
Radeon PRO W7600
Cezanne
Génération
Radeon Pro Navi
300MHz
Horloge de base
1720MHz
2000MHz
Horloge Boost
2440MHz
IGP
Interface de bus
PCIe 4.0 x8
Spécifications de la mémoire
System Shared
Taille de Mémoire
8GB
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.
128bit
SystemShared
Horloge Mémoire
2250MHz
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.
288.0 GB/s
Performance théorique
16.00 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.
156.2 GPixel/s
64.00 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.
312.3 GTexel/s
4.096 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.
39.98 TFLOPS
128.0 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.
624.6 GFLOPS
2.007
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.
19.59
TFLOPS
Divers
512
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.
2048
-
Cache L1
128 KB per Array
-
Cache L2
2MB
45W
TDP
130W
1.2
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
2.1
Version OpenCL
2.2
Benchmarks
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Radeon Vega 8 Mobile
2.007
Radeon PRO W7600
19.59
+876%
