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Intel Data Center GPU Max Subsystem

Sous-système GPU Max pour Datacenter d'Intel : Puissance pour les professionnels et plus encore

Introduction

En avril 2025, Intel continue de renforcer sa position sur le marché du calcul haute performance en proposant une solution pour les tâches les plus exigeantes : le sous-système GPU Max pour datacenter. Cette carte graphique n'est pas conçue pour les joueurs, mais pour les professionnels travaillant avec l'intelligence artificielle, les simulations scientifiques et le rendu. Cependant, ses capacités méritent même l'attention des passionnés. Voyons ce qui rend ce GPU unique.

1. Architecture et caractéristiques clés

Architecture Xe-HPC (Ponte Vecchio)

Le sous-système GPU Max pour datacenter repose sur l'architecture Xe-HPC, également connue sous le nom de Ponte Vecchio. C'est la première solution d'Intel conçue spécifiquement pour les superordinateurs et les datacenters. Les puces sont fabriquées selon un processus technologique hybride de 7 nm utilisant les technologies Foveros 3D et EMIB, ce qui permet de combiner jusqu'à 63 modules (tiles) en un seul paquet.

Fonctionnalités uniques

- Extensions matricielles Xe (XMX) : Équivalent des NVIDIA Tensor Core pour l'accélération des calculs AI.

- Upscaling XeSS : Technologie Intel qui améliore la résolution de l'image avec des pertes de qualité minimales. Dans les jeux et le rendu, elle montre un gain allant jusqu'à 30% en FPS en 4K.

- Support de la traçage rayons : Implémentation matérielle des cœurs RT, bien que l'optimisation pour les jeux soit encore inférieure à celle des NVIDIA RTX série 50.

2. Mémoire : Vitesse et volume

HBM2e avec une bande passante phénoménale

La carte est équipée de 128 Go de mémoire HBM2e avec une bande passante de 3,2 To/s. C'est 2,5 fois plus que le NVIDIA H100 (1,8 To/s), ce qui est crucial pour les tâches de machine learning et de traitement de données massives.

Impact sur la performance

- Calculs scientifiques : La modélisation climatique ou la dynamique moléculaire sont accélérées de 40% par rapport aux prédécesseurs.

- Rendu : Les projets 8K dans Blender sont traités 25% plus rapidement grâce à la quantité de mémoire.

3. Performance dans les jeux : Ce n'est pas l'essentiel, mais intéressant

Bien que le sous-système GPU Max pour datacenter n'ait pas été conçu pour les jeux, ses performances sont impressionnantes :

- Cyberpunk 2077 (4K, Ultra) : ~55 FPS sans traçage rayons, ~32 FPS avec RT.

- Microsoft Flight Simulator 2024 (1440p) : ~90 FPS.

- Horizon Forbidden West (1080p) : ~120 FPS.

Nuances

- Le support de DLSS 3.5 et FSR 3.0 est absent, mais XeSS compense cela dans 80% des jeux.

- Pour le gaming en 4K, la carte est excessive : une performance comparable est offerte par des GeForce RTX 5070 Ti ou Radeon RX 8900 XT moins chères.

4. Tâches professionnelles : Où le GPU s'épanouit

Montage vidéo et rendu 3D

- DaVinci Resolve : Rendu de vidéos 8K 1,5 fois plus rapide qu'avec le NVIDIA A6000.

- Blender Cycles : L'optimisation pour oneAPI réduit le temps de rendu de 35%.

Calculs scientifiques

- Le support de OpenCL 3.0 et SYCL rend le GPU idéal pour :

- L'entraînement AI (ResNet-50 : 12 000 images/sec).

- Les simulations quantiques (accélération de 4x par rapport à l'AMD Instinct MI300X).

5. Consommation d'énergie et dissipation thermique

TDP 600 W : Exigences sérieuses

- Alimentation : Au moins 1200 W pour un système à GPU unique.

- Refroidissement : Un système de refroidissement liquide ou une ventilation de serveur est obligatoire.

- Châssis : Seulement des boîtiers Full Tower (par exemple, Corsair 7000D) avec support pour des cartes de 3 emplacements.

6. Comparaison avec les concurrents

- NVIDIA H200 : Meilleur pour les tâches optimisées CUDA (prix : 18 000 $ contre 15 000 $ chez Intel), mais perd en mémoire.

- AMD Instinct MI350X : Moins cher (14 000 $), mais moins performant pour l'inférence AI.

- Pour les passionnés : La RTX 5090 (1 999 $) est supérieure dans les jeux, mais ne convient pas pour les datacenters.

7. Conseils pratiques

- Alimentation : Seasonic PRIME TX-1300 ou Corsair AX1600i.

- Plateforme : Uniquement des cartes mères serveur (Intel Eagle Stream) ou HEDT (ASUS WS WRX90).

- Pilotes : Utilisez Intel oneAPI 2025.1 — la stabilité est critique pour les tâches professionnelles.

8. Avantages et inconvénients

Avantages :

- Volume mémoire record (128 Go HBM2e).

- Support de oneAPI pour l'optimisation multiplateforme.

- Efficacité énergétique en calculs par watt.

Inconvénients :

- Le prix (15 000 $) n'est pas accessible aux utilisateurs particuliers.

- Optimisation limitée pour les jeux.

- Nécessite des équipements spéciaux pour le refroidissement.

9. Conclusion : Pour qui est-ce adapté ?

Le sous-système GPU Max pour datacenter d'Intel est le choix pour :

- Entreprises : Datacenters, fournisseurs de cloud, startups AI.

- Chercheurs : Modélisation climatique, génomique, astrophysique.

- Studios : Rendu de films et de jeux AAA en 8K.

Si vous cherchez un GPU pour les jeux ou un PC domestique — ce n'est pas votre option. Mais pour ceux qui ont besoin d'une puissance exaflopique, Intel propose l'un des meilleurs outils du marché.

Les prix sont à jour en avril 2025. Les prix indiqués concernent les nouveaux appareils aux États-Unis.

Basique

Nom de l'étiquette

Intel

Plate-forme

Professional

Date de lancement

January 2023

Nom du modèle

Data Center GPU Max Subsystem

Génération

Data Center GPU

Horloge de base

900MHz

Horloge Boost

1600MHz

Interface de bus

PCIe 5.0 x16

Transistors

100,000 million

Cœurs RT

128

Cœurs de Tensor

Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.

1024

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.

1024

Fonderie

Intel

Taille de processus

10 nm

Architecture

Generation 12.5

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire

128GB

Type de Mémoire

HBM2e

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

Horloge Mémoire

1565MHz

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.

3205 GB/s

Performance théorique

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.

1638 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.

52.43 TFLOPS

FP64 (double précision)

52.43 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.

51.381 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.

16384

Cache L1

64 KB (per EU)

Cache L2

408MB

TDP

2400W

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.

N/A

Version OpenCL

3.0

OpenGL

4.6

DirectX

12 (12_1)

Connecteurs d'alimentation

1x 16-pin

Modèle de shader

6.6

Alimentation suggérée

2800W

Benchmarks

FP32 (flottant)

Score

51.381 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS

GeForce RTX 4080 Ti

66.228 +28.9%

H800 SXM5

60.486 +17.7%

Data Center GPU Max Subsystem

51.381

Radeon PRO W7800 48 GB

46.155 -10.2%

RTX 5000 Mobile Ada Generation

41.973 -18.3%