Deutsch
English
Español
Italiano
Nederlands
Polski
Português
Русский
Türkçe
Svenska
Chinese
MagyarLa Radeon Instinct MI300X d'AMD écrase la RTX 4090 dans le benchmark OpenCL et s'empare de la première place, mais les joueurs peuvent se détendre
Lancée il y a environ six mois, en décembre 2023, La carte graphique professionnelle Radeon Instinct M1300X d'AMD a fait ses débuts sur d'AMD a fait ses débuts sur le site https://browser.geekbench.com/v6/compute/2328926 sur le benchmark OpenCL de Geekbench. Comme on peut s'y attendre de la part de ce GPU d'entreprise herculéen, il s'est rapidement emparé du trône, oblitérant tout ce qui se trouvait en dessous de lui - y compris la RTX 4090.
Avant d'aller plus loin, jetons d'abord un coup d'œil rapide aux spécifications du Instinct MI300X: 19 456 unités de shaders, 192 Go de mémoire HMB3 avec 10,3 TB/s de bande passante, 1216 cœurs matriciels et un TDP de 750 watts. Il n'est pas du tout surprenant que la MI300X ait obtenu un score massif de 379 660 sur le benchmark OpenCL, si l'on garde à l'esprit ses spécifications, ce qui la place confortablement devant la RTX 4090 qui a obtenu un score d'environ 320 000. Ce mastodonte est avant tout un concurrent des offres de Nvidia pour les centres de données, comme le GPU H100 'Hopper'.
Opposition entre le MI300X contre la RTX 4090 n'est pas une comparaison équitable - la RTX 4090 est un GPU de jeu grand public de 1 700 $, tandis que la MI300X est un GPU de centre de données dont le prix est supérieur à 15 000 $. Le MI300X est conçu sur mesure pour les centres de données, l'IA et les tâches informatiques de haute performance qui nécessitent de vastes quantités de mémoire et des quantités obscènes de puissance de traitement, tandis que la RTX 4090 s'adresse aux joueurs et aux créatifs dont les besoins sont bien plus modestes.
Il n'est pas nécessaire de le préciser, mais les GPU pour centres de données tels que le MI300X ne remplaceront pas de sitôt les cartes graphiques de jeu. Les exigences des GPU pour centres de données sont très différentes de celles des joueurs. Une priorité accrue est accordée à l'efficacité des calculs, à la correction de la mémoire à la volée et au traitement des données à grande échelle, comme dans le cas des charges de travail de l'intelligence artificielle. Les GPU de jeu, quant à eux, sont optimisés pour un rendu en temps réel, une consommation d'énergie nettement inférieure et un bon rapport coût-efficacité. Compte tenu de ce qui précède, pour la majorité d'entre nous, la victoire de la MI300X sur la RTX 4090 n'a guère d'importance.
