AMD Radeon Instinct MI300
AMDラデオンインスティンクトMI300 GPUは、データセンターやHPCワークロード向けに設計された強力なプロフェッショナルグレードのGPUです。ベースクロック速度は1000MHzで、ブーストクロック速度は1700MHzで、幅広い計算集中型タスクに対して印象的なパフォーマンスを提供します。
Radeon Instinct MI300の特徴の1つは、128GBのHBM3メモリであり、大規模なデータセットを迅速かつ効率的に処理することが可能です。メモリクロック速度は1600MHzで、データを迅速にアクセスおよび操作することが可能で、全体的なパフォーマンスをさらに向上させます。
このGPUはまた、14080のシェーディングユニットと16MBのL2キャッシュを搭載し、複雑な計算やシミュレーションを容易に処理できます。600Wの高TDPにより、GPUはスロットリングなしで高いパフォーマンスを一貫して提供できるため、要求の多いワークロードに適しています。
47.87 TFLOPSの理論パフォーマンスは、このGPUの計算能力を示し、機械学習、データ分析、科学的シミュレーションなどのタスクに最適な選択肢となります。
全体として、AMDラデオンインスティンクトMI300 GPUは、高性能なコンピューティングソリューションを求めるプロフェッショナルや組織にとって最高の選択肢です。印象的な仕様と高度な計算能力により、最も要求の多いワークロードを容易に処理できます。
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基本
レーベル名
AMD
プラットホーム
Professional
発売日
January 2023
モデル名
Radeon Instinct MI300
世代
Radeon Instinct
ベースクロック
1000MHz
ブーストクロック
1700MHz
バスインターフェース
PCIe 5.0 x16
メモリ仕様
メモリサイズ
128GB
メモリタイプ
HBM3
メモリバス
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メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
8192bit
メモリクロック
1600MHz
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
3277 GB/s
理論上の性能
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素（テクセル）の数を指します。
1496 GTexel/s
FP16 (半精度)
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GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
383.0 TFLOPS
FP64 (倍精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
47.87 TFLOPS
FP32 (浮動小数点)
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GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
46.913
TFLOPS
その他
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ（SP）で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
14080
L1キャッシュ
16 KB (per CU)
L2キャッシュ
16MB
TDP
600W
ベンチマーク
FP32 (浮動小数点)
スコア
46.913
TFLOPS
他のGPUとの比較
FP32 (浮動小数点)
/ TFLOPS