Accueil / Comparaison des GPU / NVIDIA Tesla K40m ou AMD Instinct MI300X Accelerator: Ce qui est mieux?

NVIDIA Tesla K40m vs AMD Instinct MI300X Accelerator

NVIDIA Tesla K40m

AMD Instinct MI300X Accelerator

Résultat de la comparaison des GPU

Vous trouverez ci-dessous les résultats d'une comparaison de NVIDIA Tesla K40m et AMD Instinct MI300X Accelerator cartes vidéo basées sur des caractéristiques de performances clés, ainsi que sur la consommation d'énergie et bien plus encore.

Avantages

AMD Instinct MI300X Accelerator

Plus haut Horloge Boost: 2100MHz (876MHz vs 2100MHz)
Plus grand Taille de Mémoire: 192GB (12GB vs 192GB)
Plus haut Bande Passante: 5300 GB/s (288.4 GB/s vs 5300 GB/s)
Plus Unités d'Ombrage: 19456 (2880 vs 19456)
Plus récent Date de lancement: December 2023 (November 2013 vs December 2023)

Basique

NVIDIA

Nom de l'étiquette

AMD

November 2013

Date de lancement

December 2023

Professional

Plate-forme

Desktop

Tesla K40m

Nom du modèle

Instinct MI300X

Tesla

Génération

Instinct

745MHz

Horloge de base

1000MHz

876MHz

Horloge Boost

2100MHz

PCIe 3.0 x16

Interface de bus

PCIe 5.0 x16

7,080 million

Transistors

240

TMUs

Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.

TSMC

Fonderie

28 nm

Taille de processus

Kepler

Architecture

Spécifications de la mémoire

12GB

Taille de Mémoire

192GB

GDDR5

Type de Mémoire

HBM3

384bit

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.

8192bit

1502MHz

Horloge Mémoire

5200MHz

288.4 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.

5300 GB/s

Performance théorique

52.56 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.

210.2 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.

1496 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.

1300 TFLOPS

1.682 TFLOPS

FP64 (double précision)

81.7 TFLOPS

4.945 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.

160.132 TFLOPS

Divers

2880

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.

19456

16 KB (per SMX)

Cache L1

16 KB (per CU)

1536KB

Cache L2

16MB

245W

TDP

750W

1.1

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.

3.0

Version OpenCL

4.6

OpenGL

3.5

CUDA

12 (11_1)

DirectX

5.1

Modèle de shader

ROPs

Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.

550W

Alimentation suggérée

Benchmarks

FP32 (flottant) / TFLOPS

Tesla K40m

4.945

Instinct MI300X Accelerator

160.132 +3138%