Intel Arc A380M

Intel Arc A380M

À propos du GPU

L'Intel Arc A380M est un GPU mobile qui offre des performances impressionnantes et une gamme de fonctionnalités qui en font un excellent choix pour le jeu et la création de contenu. Avec une vitesse d'horloge de base de 1550 MHz et une vitesse d'horloge boostée de 2000 MHz, le A380M offre un rendu graphique fluide et réactif, même pour les applications et les jeux exigeants. Équipé de 6 Go de mémoire GDDR6 avec une vitesse d'horloge de 1937 MHz, le A380M offre une bande passante mémoire suffisante pour gérer des textures haute résolution et des effets visuels complexes. Les 1024 unités de shader offrent d'excellentes capacités de traitement parallèle, contribuant aux performances théoriques impressionnantes du GPU de 4,096 TFLOPS. Le A380M dispose également d'une mémoire cache L2 de 4 Mo, qui contribue à minimiser la latence et à optimiser l'accès à la mémoire, améliorant ainsi les performances globales. Avec une consommation d'énergie de 35W, ce GPU offre un bon équilibre entre performances et efficacité énergétique, le rendant adapté à une large gamme d'appareils mobiles. Dans l'ensemble, l'Intel Arc A380M offre de solides performances pour sa catégorie et convient parfaitement aussi bien au jeu qu'à des tâches de création de contenu. Sa combinaison de hautes vitesses d'horloge, de mémoire suffisante et d'une utilisation efficace de l'énergie en fait une option convaincante pour toute personne ayant besoin d'un GPU mobile aux capacités de performances solides. Que vous soyez un joueur, un artiste numérique ou un monteur vidéo, le A380M offre les fonctionnalités et les performances pour répondre à vos besoins.

Basique

Nom de l'étiquette
Intel
Plate-forme
Mobile
Date de lancement
January 2023
Nom du modèle
Arc A380M
Génération
Alchemist
Horloge de base
1550MHz
Horloge Boost
2000MHz
Interface de bus
MXM-A (3.1)

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
6GB
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.
96bit
Horloge Mémoire
1937MHz
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.
186.0 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.
64.00 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.
128.0 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.
8.192 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.
1024 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.
4.014 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.
1024
Cache L2
4MB
TDP
35W
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
4.014 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
4.014 +0%
4.014 +0%
4.014
4.014 -0%