Radeon Pro

1. 개요

2. 데스크탑용 Radeon Pro

2.1. Radeon™ Pro WX 제품군

2.1.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

2.1.2. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

2.2. Radeon™ Pro Duo 제품군

2.2.1. GFX8 / 3세대 GCN 마이크로아키텍처

2.2.2. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

2.3. Radeon™ Pro V 제품군

2.3.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

2.4. Radeon™ Pro SSG 제품군

2.4.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

2.5. 非 Radeon Pro 제품군

2.5.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

3. 모바일용 Radeon Pro

3.1. Radeon™ Pro WX 제품군

3.1.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

3.2. Radeon™ Pro 제품군

3.2.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

3.2.1.1. Radeon™ Pro 400

3.2.1.2. Radeon™ Pro 500

3.2.2. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

3.2.2.1. Radeon™ Pro Vega

4. 관련 문서

1. 개요

홈페이지
2016년 7월 25일에 발표된 AMD의 전문가용 그래픽 하드웨어 제품군. FirePro이라는 브랜드에서 벗어나 Radeon Pro라는 네이밍으로 재탄생했다. 참고로 라데온 그래픽카드 전용 트윅 툴이었던 RadeonPro와는 아무런 관계가 없다.
해당 제품은 전문가용 그래픽 카드이기 때문에 게이밍 위주인 Radeon RX의 Radeon Software가 아니라, Radeon Pro Software라는 안정성과 신뢰성을 크게 향상시킨 드라이버를 사용한다.
참고로 이 Radeon Pro 제품군의 파란색은 Mas Subramanian 박사가 개발한 Y In Mn Blue 라는 색이다. 무독성이고 색이 바래지 않으며, 고 반사율 그리고 에너지 친환경적인 염료라고 한다. RTG의 수장인 라자 코두리는 Radeon Pro를 발표할 때 이 색으로 염색된 와이셔츠를 입고 발표했다. 다만 라데온은 전통적으로 빨간색을 써왔고, 파란색 계열은 이와 대비되는 색으로써 인텔이 써왔기에 이질감을 표하는 이들도 있다.
엔비디아와는 달리 AMD 그래픽카드는 요청에 따라 그래픽카드를 커스터마이즈를 할 수 있다는 특징이 있다. 대표적으로 플레이스테이션과 엑스박스에 쓰이는 그래픽카드들이 바로 AMD에서 제작 및 생산한 전용 그래픽카드이고 맥 컴퓨터들도 AMD에서 애플의 요구에 따라 커스터마이즈된 그래픽카드들을 쓴다.[1] 맥북과 맥에 쓰이는 AMD 그래픽카드의 경우, 일반적으로 게이밍용으로 만들어진 RX시리즈이긴 하나 기본적으로 라데온 프로에 속하는 워크스테이션 그래픽카드로 커스터마이즈가 되었다. 즉 한 개의 칩으로 게이밍용이나 워크스테이션용으로 만들 수 있다는 애기이며 이미 라데온 프로 말고도 라데온 인스팅트도 같은 방법으로 만들어진 시리즈이다. 밑에 나오는 그래픽 카드들 중 맥에 쓰인 그래픽 카드들은 기본적으로 맥 전용으로 만들어진 그래픽 카드라 보면 된다.

2. 데스크탑용 Radeon Pro

2.1. Radeon™ Pro WX 제품군

2.1.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

[image]

'''AMD RADEON PRO WX 7100'''

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''PRO WX 7100'''	Polaris 10 _(14㎚) ^(232㎟)	2304:144:32 (4, 36)	1188 (1243)	2	256	GDDR5	1750 (7000)	8	130	799
'''PRO WX 5100'''	Polaris 10 _(14㎚) ^(232㎟)	1792:112:32 (4, 28)	713 (1086)	2	256	GDDR5	1250 (5000)	8	75	499
'''PRO WX 4100'''	Polaris 11 _(14㎚) ^(123㎟)	1024:64:16 (2, 16)	1125 (1201)	1	128	GDDR5	1500 (6000)	4	50	399
'''PRO WX 3100'''	Polaris 12 _(14㎚) ^(103㎟)	512:32:16 (2, 8)	925 (1219)	1	128	GDDR5	1500 (6000)	4	50	199
'''PRO WX 2100'''	Polaris 12 _(14㎚) ^(103㎟)	512:32:16 (2, 8)	925 (1219)	0.5	64	GDDR5	1500 (6000)	2	35	149

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

[1] 맥 프로 2013에 쓰인 그래픽카드는 완전히 맥 프로 2013를 위한 그래픽카드다.

}}}

2.1.2. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

[image]

'''AMD RADEON PRO WX 9100'''

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(GE, NCU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''PRO WX 9100'''	Vega 10 _(14㎚) ^(495㎟)	4096:256:64 (4, 64)	1200 (1500)	4	2048	HBM2	945 (1890)	16	230	1599
'''PRO WX 8200'''		3584:224:64 (4, 56)	1200 (1530)	4	2048	HBM2	1000 (2000)	8	230	999
'''PRO WX 8100'''		3584:224:64 (4, 56)	1200 (1500)	4	2048	HBM2	945 (1890)	8	230	???

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

2.2. Radeon™ Pro Duo 제품군

2.2.1. GFX8 / 3세대 GCN 마이크로아키텍처

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''PRO DUO'''	Fiji _(28㎚) ^(596㎟)	4096:256:64 x2 (4 x2, 64 x2)	1000	2 x2	4096 x2	HBM	500 (1000)	4 x2	350	1499

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

2.2.2. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''PRO DUO'''	Polaris 20 _(14㎚) ^(232㎟)	2304:144:32 x2 (4 x2, 36 x2)	1243	2 x2	256 x2	GDDR5	1750 (7000)	16 x2	250	999

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>^{공식 홈페이지}

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

2.3. Radeon™ Pro V 제품군

2.3.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(GE, NCU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''PRO V340 MxGPU'''	Vega 10 _(14㎚) ^(495㎟)	3584:224:64 x2 (4 x2, 56 x2)	1000 (1500)	4 x2	2048 x2	HBM2	1000 (2000)	16 x2	300	?
'''PRO V320 MxGPU'''		3584:224:64 x2 (4 x2, 56 x2)	852 (1000)	4 x2	2048 x2	HBM2	945 (1890)	16 x2	230	?
'''PRO V320'''		4096:256:64 (4, 64)	852 (1000)	4	2048	HBM2	945 (1890)	16	230	?

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}
2018년 8월 26일 발표된 서버용 그래픽카드이다.

AMD.''V340. Built for Builders.''
2개의 RX Vega56와 같은 GPU를 탑재했다고 한다.

2.4. Radeon™ Pro SSG 제품군

2.4.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

모델명

GPU

그래픽 메모리

스토리지

TDP
^(W)

출고
가격
^($)

코드네임
_(공정)
^(면적)

SP:TFU:ROP
^{(GE, NCU)}

클럭
^(부스트)
^(MHz)

L2
캐시
^(MB)

버스
^(bit)

규격

클럭
^{(실효클럭)}
^(MHz)

용량
^(GB)

규격

용량
^(TB)

'''PRO SSG'''

Vega 10
_(14㎚)
^(495㎟)

4096:256:64
(4, 64)

1440
(1500)

4

2048

HBM2

945
(1890)

16

NVMe

2

350

6999

<rowbgcolor=#374DA0><-13><)>^발표자료

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}
2017년 8월에 출시된 모델로, 증가하는 데이터 처리량을 감당하기 위해 NVMe 규격의 SSD를 메모리로 사용하는 전문가용 제품이다. 8K나 16K 수준의 RAW 동영상들은 용량이 엄청난데, 보조기억장치에 직접 접근이 불가능한 일반적인 GPU 대신에 TB 단위의 NVMe SSD를 달고 직접 접근을 가능하게 해 더 빠르게 사용하겠다는 취지이다.
8K 비압축 비디오 처리 시 삼성전자의 950 Pro를 사용하면 20프레임 미만의 처리 속도를 보여주지만, Radeon Pro SSG를 사용할 경우 5배 이상인 90프레임 이상의 처리 속도를 보여준다고 한다.

2.5. 非 Radeon Pro 제품군

2.5.1. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

[image]

'''AMD RADEON VEGA Frontier Edition'''

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(GE, NCU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
'''VEGA Frontier Edition'''	Vega 10 _(14㎚) ^(495㎟)	4096:256:64 (4, 64)	1382 (1600)	4	2048	HBM2	1000 (2000)	16	300	999

<rowbgcolor=#374DA0><-11><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

3. 모바일용 Radeon Pro

3.1. Radeon™ Pro WX 제품군

3.1.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
'''PRO WX 7100'''	Polaris 10 _(14㎚) ^(232㎟)	2304:144:32 (4, 36)	1188 (1243)	2	256	GDDR5	1250 (5000)	8	130
'''PRO WX 4170'''	Polaris 11 _(14㎚) ^(123㎟)	1024:64:16 (2, 16)	1002 (1053)	1	128	GDDR5	1750 (7000)	4	50
'''PRO WX 4150'''		896:56:16 (2, 14)	1002 (1053)	1	128	GDDR5	1500 (6000)	4	50
'''PRO WX 4130'''		640:40:16 (2, 10)	1002 (1053)	1	128	GDDR5	1500 (6000)	4	50

<rowbgcolor=#374DA0><-10><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

3.2. Radeon™ Pro 제품군

3.2.1. GFX8 / Polaris 마이크로아키텍처

3.2.1.1. Radeon™ Pro 400

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
'''PRO 460'''	Polaris 11 _(14㎚) ^(123㎟)	1024:64:16 (2, 16)	850 (907)	1	128	GDDR5	1270 (5080)	4	35
'''PRO 455'''		768:48:16 (2, 12)	855	1	128	GDDR5	1270 (5080)	2	35
'''PRO 450'''		640:40:16 (2, 10)	800	1	128	GDDR5	1270 (5080)	2	35

<rowbgcolor=#374DA0><-10><)>

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}
사실상 Apple의 MacBook Pro만을 위한 제품으로 보인다. Retina 디스플레이로 인하여 Intel 내장 그래픽보다 우월한 성능의 그래픽이 필요해진 것으로 추정됨.

3.2.1.2. Radeon™ Pro 500

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(SE, CU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
'''PRO 580'''	Polaris 20 _(14㎚) ^(232㎟)	2304:144:32 (4, 36)	1100 (1200)	2	256	GDDR5	1695 (6780)	8	150
'''PRO 575'''		2048:128:32 (4, 32)	1096	2	256	GDDR5	1700 (6800)	4	120
'''PRO 570'''		1792:112:32 (4, 28)	1000 (1105)	2	256	GDDR5	1700 (6800)	4	120
'''PRO 560X'''	Polaris 21 _(14㎚) ^(123㎟)	1024:64:16 (2, 16)	1004	1	128	GDDR5	1270 (5080)	4	75
'''PRO 560'''		1024:64:16 (2, 16)	907	1	128	GDDR5	1270 (5080)	4	75
'''PRO 555X'''		768:48:16 (2, 12)	907	1	128	GDDR5	1275 (5100)	4	75
'''PRO 555'''		768:48:16 (2, 12)	850	1	128	GDDR5	1275 (5100)	2	75

<rowbgcolor=#374DA0><-10><)>^{공식 홈페이지}

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}
사실상 Apple의 MacBook Pro, iMac만을 위한 제품으로 보인다. Retina 디스플레이로 인하여 Intel 내장 그래픽보다 우월한 성능의 그래픽이 필요해진 것으로 추정된다. 애플 제품 이외에는 블랙매직의 eGPU가 있으며, Radeon Pro 580을 사용한다.
MacBook Pro (15-inch, 2018)이 공개되었는데, Radeon Pro 555X, 560X이 사용되었다. 2018년 하반기에 iMac이 리프레시 된다면 나머지 570X, 575X, 580X도 공개될 것으로 보인다.

3.2.2. GFX9 / Vega 마이크로아키텍처

3.2.2.1. Radeon™ Pro Vega

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)
모델명	코드네임 _(공정) ^(면적)	SP:TFU:ROP ^{(GE, NCU)}	클럭 ^(부스트) ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^{(실효클럭)} ^(MHz)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)
'''PRO VEGA 64'''	Vega 10 _(14㎚) ^(495㎟)	4096:256:64 (4, 64)	1250 (1350)	4	2048	HBM2	786 (1572)	16	250
'''PRO VEGA 56'''	Vega 10 _(14㎚) ^(495㎟)	3584:224:64 (4, 56)	1138 (1250)	4	2048	HBM2	786 (1572)	8	210
'''PRO VEGA 20'''	Vega 12 _(14㎚) ^(???㎟)	1280:80:32 (?, 20)	318 (1190)	2	1024	HBM2	1200 (2400)	4	100
'''PRO VEGA 16'''	Vega 12 _(14㎚) ^(???㎟)	1024:64:32 (?, 16)	300 (1190)	2	1024	HBM2	1200 (2400)	4	75

<rowbgcolor=#374DA0><-10><)>^{AMD 공식 홈페이지, Apple 공식 홈페이지}

【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】: _{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}} ||

_{(GPU 클럭) × (SP의 개수) × 2 ÷ 1000 = (FP32 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) ÷ 16 = (FP64 연산 속도) [GFLOPS]
(FP32 연산 속도) × 2 = (FP16 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TFU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

}}}

Empowering a New Generation of Creators
새로운 세대의 크리에이터들에게 힘을 실어줍니다.

현재까지는 iMac Pro (2017)와 MacBook Pro(2018)만을 위한 제품이다. 64와 56은 iMac Pro, 20과 16이 MacBook Pro를 위한 제품이다.

제품	CPU		GPU
iMac Pro (2017)	Intel Xeon	W-2140B (W-2150B, W-2175, W-2195로 구성 가능)	Radeon™ Pro Vega 56 (Radeon™ Pro Vega 64로 구성 가능)
^원문