AMD introduce ufficialmente la nuova GPU Radeon PRO V710


AMD ha presentato oggi la Radeon PRO V710, il nuovo membro della famiglia di GPU cloud visive di AMD. Disponibile da oggi in anteprima privata su Microsoft Azure, la Radeon PRO V710 porta nuove capacità al cloud pubblico.

Con 54 unità di calcolo, 28 GB di VRAM, una velocità di trasferimento della memoria di 448 GB/s e 54 MB di tecnologia AMD Infinity Cache L3, la Radeon PRO V710 supporta carichi di lavoro di inferenza ML da piccoli a medi e l’addestramento di modelli di piccole dimensioni utilizzando il software open-source AMD ROCm.

Con il supporto per la virtualizzazione hardware implementato in conformità con lo standard PCI Express SR-IOV, le istanze basate sulla Radeon PRO V710 possono fornire un robusto isolamento tra più macchine virtuali in esecuzione sulla stessa GPU fisica e tra gli ambienti host e guest. L’architettura RDNA 3 efficiente offre eccellenti prestazioni per watt, consentendo un fattore di forma a slot singolo e raffreddato passivamente conforme alla specifica PCIe CEM.

Le prestazioni straordinarie nel ray tracing rispetto all’AMD RDNA 2, combinate con la tecnologia AMD Infinity Cache, permettono ai giochi PC moderni di funzionare senza problemi con effetti visivi avanzati attivati.

L’encoder video hardware supporta l’uso in streaming con supporto per la codifica e decodifica AV1, HEVC (H.265) e AVC (H.264). L’aggiunta di acceleratori AI per l’efficiente moltiplicazione di matrici e il supporto per il software open-source ROCm di AMD migliorano le prestazioni computazionali per il machine learning.

La Radeon PRO V710 è particolarmente adatta per Desktop-as-a-Service, Workstation-as-a-Service, cloud gaming e casi d’uso AI/ML.

Microsoft Azure offrirà una famiglia di istanze basate sulla Radeon PRO V710, ottimizzate per una gamma di carichi di lavoro accelerati da GPU. Oltre al supporto per i sistemi operativi Linux e Windows, le macchine virtuali Linux basate su V710 saranno supportate da Azure Kubernetes Service (AKS), semplificando il deployment di flussi di lavoro basati su container.


HW Legend Staff


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