NVIDIA Jetson AGX Xavier GPU
Le GPU NVIDIA Jetson AGX Xavier est une plateforme intégrée qui se vante de performances et d'efficacité impressionnantes pour une large gamme d'applications. Avec une horloge de base de 854 MHz et une horloge boost de 1377 MHz, ce GPU offre une puissance de traitement rapide et fiable. La taille et le type de mémoire partagée du système, ainsi qu'une horloge mémoire, garantissent une manipulation efficace des données et des tâches.
Avec 512 unités d'ombrage et une mémoire cache L2 de 512 Ko, le GPU Jetson AGX Xavier est capable de gérer des calculs complexes et un rendu graphique avec facilité. Son faible TDP de 30 W en fait une option économe en énergie pour divers cas d'utilisation, contribuant à réduire la consommation d'énergie sans sacrifier les performances.
La performance théorique de 1,41 TFLOPS démontre encore la capacité du GPU à gérer des charges de travail exigeantes, le rendant adapté à l'IA, à la robotique, aux véhicules autonomes et à d'autres applications intensives en calcul.
En plus de ses impressionnantes spécifications techniques, le GPU NVIDIA Jetson AGX Xavier est connu pour sa fiabilité et sa stabilité, offrant une expérience utilisateur transparente. Sa conception compacte et intégrée le rend facile à intégrer dans divers systèmes et appareils, ajoutant encore à son attrait.
Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA Jetson AGX Xavier offre des performances exceptionnelles, une efficacité énergétique et une fiabilité, en faisant un choix de premier ordre pour les développeurs et ingénieurs cherchant à exploiter la puissance du calcul GPU pour leurs projets. Que ce soit pour l'IA, l'apprentissage en profondeur ou d'autres tâches intensives, ce GPU offre des résultats exceptionnels.
En savoir plus...
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Integrated
Date de lancement
October 2018
Nom du modèle
Jetson AGX Xavier GPU
Génération
Tegra
Horloge de base
854MHz
Horloge Boost
1377MHz
Interface de bus
IGP
Transistors
9,000 million
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.
64
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.
32
Fonderie
TSMC
Taille de processus
12 nm
Architecture
Volta
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.
22.03 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.
44.06 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.
2.820 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.
705.0 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.
1.382
TFLOPS
Divers
Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
8
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.
512
Cache L1
128 KB (per SM)
Cache L2
512KB
TDP
30W
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.
1.2
Version OpenCL
1.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
CUDA
7.2
Modèle de shader
6.4
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.
16
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
1.382
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS