Accélérateur polyvalent d'apprentissage et d'inférence pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage profond.
Basé sur l'ARCHITECTURE GRAPHIQUE « Polaris » conçue pour aborder les charges de travail d'apprentissage et d'inférence
36 UNITÉS DE CALCUL disponibles pour exécuter de nombreux petits lots de données simultanément sur des réseaux de neurones d'apprentissage profond formés
Jusqu'à 5,7 TFLOPS de performances de crête de calcul FP32 et FP16 pour accélérer l'intelligence artificielle exigeante en calculs
38 GFLOPS/watt de performances de crête FP16/FP32. Offre une excellente solution serveur économique et très efficace pour l'inférence et l'apprentissage
16 Go de MÉMOIRE GDDR5 et jusqu'à 224 Go/s de bande passante mémoire
Consommation de la carte TDP 150 W à refroidissement passif : carte à emplacement unique conçue pour s'adapter à la plupart des modèles de serveur standard
MxGPU pour les charges de travail spécifiques au calcul virtualisées : améliore l'utilisation et la capacité des centres de données
La plateforme logicielle ROCm offre des solutions open source Hyperscale et de classe HPC
Inférence et compréhension pour l'apprentissage profond
La plateforme logicielle ROCm offre une plateforme open source Hyperscale
Pilotes Linux®, compilateur HCC, outils et bibliothèques open source pour un contrôle complet dès l'origine
Bibliothèques d'infrastructures optimisées pour l'apprentissage MIOpen
Large prise en charge BAR pour le mGPU « pair-à-pair »
Virtualisation matérielle MxGPU SR-IOV pour une utilisation optimisée des systèmes
Prise en charge des normes sectorielles ouvertes pour plusieurs architectures et technologies d'interconnexion industrielles