Notebookcheck Logo

Nouvelle fuite : Le GPU de calcul Radeon Instinct MI100 d'AMD est plus de 100 % plus rapide que le GPU A100 Ampère de Nvidia dans les charges de travail du FP32

Le GPU MI1000 Instinct compute devrait être lancé en décembre prochain. (Source de l'image : Videocardz)
Le GPU MI1000 Instinct compute devrait être lancé en décembre prochain. (Source de l'image : Videocardz)
Auparavant considéré comme très inférieur au GPU de calcul A100 Ampère de Nvidia, le nouveau MI100 Instinct d'AMD devrait maintenant être bien plus rapide que la concurrence pour certaines charges de travail. Le MI100 sera le premier GPU de calcul développé sur l'architecture CDNA et sera lancé en décembre prochain, ciblant les applications HPC/AI/apprentissage machine pour les secteurs pétrolier/gazier et universitaire.

En février 2020, les premières fuites concernant le GPU de calcul Instinct MI100 d'AMD, dont le nom de code est Arcturus, prétendaient que le futur processeur de calcul haute performance d'AMD obtiendrait 32 Go de mémoire HBM2, alors que toute cette VRAM ne signifierait pas grand-chose car les fréquences centrales, selon la rumeur, semblaient trop basses. Ainsi, les performances attendues pour le prochain GPU MI100 semblaient se situer quelque part entre un RTX 2080 Super et un RTX 2080 Ti. Grâce à une nouvelle fuite publiée par Adored TV, nous comprenons mieux comment le GPU MI100 peut se comporter, et il semble que les premières fuites aient été très éloignées.

Adored TV réitère que le MI100 obtiendra 32 VRAM HBM2 avec ECC, ce qui donne une bande passante de 1,2 TB/s, mais le nombre d'unités de calcul semble maintenant être de 120. Nous ne sommes pas sûrs que l'architecture CDNA soit similaire à celle de RDNA en ce qui concerne le nombre de cœurs par unité de calcul, donc si nous supposons que CDNA est similaire à RDNA, 120 CU signifierait 7680 cœurs. Cependant, l'ADNC peut être différent et le nombre de noyaux peut être supérieur ou inférieur. Dans tous les cas, les spécifications de performance du GPU MI100 qui ont fait l'objet d'une fuite semblent être bien plus élevées que celles du GPU de calcul A100 Ampère de Nvidia sur lequel sont basés les modèles de GPU de jeu RTX 3000.

Selon les diapositives qui ont fait l'objet de la fuite, le MI100 est plus de 100 % plus rapide que le Nvidia A100 dans les charges de travail du FP32, avec une puissance de traitement de près de 42 TFLOP contre 19,5 TFLOP pour le A100. Les fuites précédentes affirmaient également que le TGP était réglé à 200 W, mais la dernière fuite indique 300 W, ce qui signifie que les horloges du noyau peuvent clairement être augmentées d'un montant assez important. Dans ce cas, le MI100 a soit 7680 noyaux fonctionnant à 2,75 GHz, soit 15360 noyaux fonctionnant à ~1,37 GHz. Cette dernière configuration serait plus probable à en juger par les horloges inférieures, mais le nombre de noyaux semble beaucoup trop élevé.

Une diapositive sur les caractéristiques mentionne également que le MI100 est en effet meilleur que le A100 en ce qui concerne les charges de travail de précision unique, mais ce serait le seul avantage du GPU AMD. Les GPU de calcul MI100 cibleront les applications HPC, AI et d'apprentissage des machines pour les marchés du pétrole/gaz et universitaires. En outre, nous apprenons que le GPU de calcul est compatible avec les CPU EPYC Rome et Milan d'AMD et les CPU Xeon d'Intel. AMD a l'intention de lancer deux configurations :

1U avec 4 GPU MI100 et 2 CPU EPYC/Xeon qui devraient être disponibles en décembre de cette année

3U avec 8x GPU MI100 et 2 CPU EPYC lancés en mars 2021.

Spécifications des performances du MI100 (Source : Adored TV)
Spécifications des performances du MI100 (Source : Adored TV)
Caractéristiques du MI100 (Source : Adored TV)
Caractéristiques du MI100 (Source : Adored TV)
Please share our article, every link counts!
> Revues et rapports de ordinateurs portatifs et smartphones, ordiphones > Archives des nouvelles 2020 07 > Nouvelle fuite : Le GPU de calcul Radeon Instinct MI100 d'AMD est plus de 100 % plus rapide que le GPU A100 Ampère de Nvidia dans les charges de travail du FP32
Bogdan Solca, 2020-07-30 (Update: 2020-07-30)