Intel Iris Pro Graphics P580
À propos du GPU
Les graphiques Intel Iris Pro P580 sont une GPU intégrée avec une fréquence de base de 350 MHz et une fréquence de boost de 1000 MHz. Il dispose de 576 unités de shaders et a un TDP de 15W. Le GPU est conçu pour les ordinateurs portables et les appareils mobiles, offrant un équilibre entre l'efficacité énergétique et les performances.
La taille de la mémoire des graphiques Intel Iris Pro P580 est partagée avec le système, ce qui signifie qu'elle utilise la mémoire principale du système pour le traitement graphique. Cela permet une flexibilité dans l'allocation de mémoire et peut être bénéfique pour les tâches nécessitant une grande quantité de mémoire. Cependant, étant donné qu'elle partage la mémoire avec le CPU, elle peut ne pas fonctionner aussi bien que les cartes graphiques dédiées avec leur propre mémoire dédiée.
En termes de performances, les graphiques Intel Iris Pro P580 ont une performance théorique de 1,152 TFLOPS. Cela les rend adaptés aux tâches informatiques générales, aux jeux légers et aux applications multimédias. Cependant, ils peuvent avoir du mal avec des jeux plus exigeants et des tâches nécessitant des capacités graphiques haut de gamme.
Dans l'ensemble, les graphiques Intel Iris Pro P580 sont une GPU intégrée capable pour les ordinateurs portables et les appareils mobiles. Leur efficacité énergétique et leurs performances décentes les rendent adaptés à une utilisation quotidienne et aux jeux légers. Cependant, ils peuvent ne pas être la meilleure option pour les utilisateurs qui ont besoin de performances graphiques haut de gamme pour des tâches exigeantes telles que le montage vidéo ou le rendu 3D.
Basique
Nom de l'étiquette
Intel
Plate-forme
Integrated
Date de lancement
September 2015
Nom du modèle
Iris Pro Graphics P580
Génération
HD Graphics-W
Horloge de base
350MHz
Horloge Boost
1000MHz
Interface de bus
Ring Bus
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
System Shared
Type de Mémoire
System Shared
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.
System Shared
Horloge Mémoire
SystemShared
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.
System Dependent
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.
9.000 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.
72.00 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.
2.304 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.
288.0 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.
1.129
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.
576
TDP
15W
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
1.129
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS