Instinct MI250X 128GB

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: HPC ve AI training

1. 01128 GB HBM2E bellek

   VRAM

   128 GB

   Bellek türü

   HBM2E

   Bellek bant genişliği

   3.2 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) katmanlar hâlinde yığılır ve aynı paket üzerinde işlemcinin hemen yanında yer alır. Bu kısa ve geniş yol, HBM’li hızlandırıcılara bellek bant genişliklerini kazandıran şeydir; bu nedenle genellikle büyük model çıkarımı ve HPC simülasyonu gibi, verinin çekirdeklere ne kadar hızlı ulaştığıyla sınırlı işler için tercih edilirler.

   VRAM, kart üzerindeki çalışma alanıdır. Model ağırlıkları, aktivasyonlar ve veri kümeleri buna sığmalı ya da birkaç GPU’ya bölünmelidir. 16-bit hassasiyette yalnızca ağırlıklar için pratik kural (milyar parametre başına yaklaşık 2 GB): aktivasyonlar ve önbellek hariç, kabaca 64 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02CDNA 2 mimarisi

   Mimari

   CDNA 2

   Nesil

   Instinct MI200

   Piyasaya çıkış yılı

   2021

   Yaşam döngüsü durumu

   Legacy

   CDNA, AMD’nin Instinct hızlandırıcıları için RDNA grafik serisinden ayrı, işlem gücü odaklı mimarisidir. (Mimari hakkında genel bağlam; bu kartla ilgili özel bir ifade değildir.)

   2021 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu eski (legacy) bir parça olarak listeliyor.

3. 03Form faktörü ve güç

   Form faktörü

   OAM Module

   TDP

   560 W

   Hızlandırıcı modülleri kart olarak takılmak yerine bir ana karta monte edilir; bu, yoğun çoklu hızlandırıcı sunucularında kullanılan düzendir.

   TDP, nominal termal tasarım gücüdür: bir sunucuda güç dağıtımı ve soğutma için planlama rakamı.

4. 04Ne için kullanılır

   Birincil kullanım (kayıtlı)

   HPC / AI training

   Bunlar Kovara’nın bu parça için kaydettiği kullanım alanlarıdır. Notlar iş yükünü genel olarak açıklar; performans iddiası değildir.

   • HPCSayısal hassasiyetin ve bellek bant genişliğinin önemli olduğu bilimsel ve mühendislik simülasyonları.
   • AI trainingBir modeli verilerden öğretmek. Genellikle işlem gücü ve bellek açısından en talepkâr aşamadır ve çoğu zaman çok sayıda GPU’ya yayılır.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 03 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.