Intel Arc A350M

Intel Arc A350M

À propos du GPU

L'Intel Arc A350M est un GPU mobile qui offre des performances impressionnantes pour les jeux et la création de contenu. Avec une fréquence de base de 300 MHz et une fréquence d'horloge boost de 1150 MHz, ce GPU offre un gameplay fluide et réactif pour une large gamme de titres. Les 4 Go de mémoire GDDR6 et une fréquence de mémoire de 1750 MHz garantissent que le A350M peut gérer facilement des tâches graphiques exigeantes. Le A350M dispose de 768 unités de shading et de 4 Mo de cache L2, ce qui lui permet de rendre efficacement des images et des textures complexes. Avec une puissance thermique de conception de 25W, ce GPU trouve un bon équilibre entre les performances et l'efficacité énergétique, ce qui le rend adapté aux ordinateurs portables légers. En termes de performances, le A350M est capable de fournir jusqu'à 1,766 TFLOPS, ce qui le rend adapté aux jeux en 1080p et à la création de contenu multimédia. Que vous éditiez des vidéos, rendiez des modèles 3D ou jouiez aux derniers jeux, le A350M a la puissance nécessaire pour tout gérer. Dans l'ensemble, l'Intel Arc A350M est un choix solide pour les utilisateurs qui recherchent un GPU performant et efficace pour leurs besoins en informatique mobile. Avec ses performances solides et une utilisation efficace de l'énergie, le A350M est une option attrayante pour les joueurs et les créateurs de contenu. Que vous soyez un joueur occasionnel ou un concepteur professionnel, le A350M a les fonctionnalités et les performances pour répondre à vos besoins.

Basique

Nom de l'étiquette
Intel
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
March 2022
Nom du modèle
Arc A350M
Génération
Alchemist
Horloge de base
300MHz
Horloge Boost
1150MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x8

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
4GB
Type de Mémoire
GDDR6
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
Horloge Mémoire
1750MHz
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.
112.0 GB/s

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.
27.60 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.
55.20 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.
3.533 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.
441.6 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.
1.801 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.
768
Cache L2
4MB
TDP
25W
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
Version OpenCL
3.0

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
1.801 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
1.812 +0.6%
1.806 +0.3%
1.801
1.8 -0.1%
1.796 -0.3%