NVIDIA GeForce MX550 vs AMD Radeon RX 6500M
Résultat de la comparaison des GPU
Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA GeForce MX550 et AMD Radeon RX 6500M 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: 2400MHz (1320MHz vs 2400MHz)
- Plus grand Taille de Mémoire: 4GB (2GB vs 4GB)
- Plus haut Bande Passante: 144.0 GB/s (96.00 GB/s vs 144.0 GB/s)
Basique
NVIDIA
Nom de l'étiquette
AMD
January 2022
Date de lancement
January 2022
Mobile
Plate-forme
Mobile
GeForce MX550
Nom du modèle
Radeon RX 6500M
GeForce MX
Génération
Mobility Radeon
1065MHz
Horloge de base
2000MHz
1320MHz
Horloge Boost
2400MHz
PCIe 4.0 x8
Interface de bus
PCIe 4.0 x4
Spécifications de la mémoire
2GB
Taille de Mémoire
4GB
GDDR6
Type de Mémoire
GDDR6
64bit
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.
64bit
1500MHz
Horloge Mémoire
2250MHz
96.00 GB/s
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.
144.0 GB/s
Performance théorique
21.12 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.
76.80 GPixel/s
42.24 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.
153.6 GTexel/s
2.703 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.
9.830 TFLOPS
42.24 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.
307.2 GFLOPS
2.757
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.
5.013
TFLOPS
Divers
16
Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
-
1024
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.
1024
128 KB (per SM)
Cache L1
128 KB per Array
2MB
Cache L2
1024KB
25W
TDP
50W
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
3.0
Version OpenCL
2.2
Benchmarks
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
GeForce MX550
2.757
Radeon RX 6500M
5.013
+82%
Vulkan
GeForce MX550
31388
Radeon RX 6500M
44103
+41%
OpenCL
GeForce MX550
34620
Radeon RX 6500M
38630
+12%
