NVIDIA H800 PCIe 80 GB

NVIDIA H800 PCIe 80 GB — 80 Гб HBM2e, 14,592 ядер, GPI 44.1

Loading...

Performance Rating

The H800 PCIe 80 GB is a professional graphics card by NVIDIA, launched on March 21st, 2023. Built on the 5 nm process, and based on the GH100 graphics processor, the card does not support DirectX. Since H800 PCIe 80 GB does not support DirectX 11 or DirectX 12, it might not be able to run all the latest games. The GH100 graphics processor is a large chip with a die area of 814 mm² and 80,000 million transistors. Unlike the fully unlocked H100 SXM5 94 GB, which uses the same GPU but has all 16896 shaders enabled, NVIDIA has disabled some shading units on the H800 PCIe 80 GB to reach the product's target shader count. It features 14592 shading units, 456 texture mapping units, and 24 ROPs. Also included are 456 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. NVIDIA has paired 80 GB HBM2e memory with the H800 PCIe 80 GB, which are connected using a 5120-bit memory interface. The GPU is operating at a frequency of 1095 MHz, which can be boosted up to 1755 MHz, memory is running at 1593 MHz.

H200 H200
MI325X MI325X
A100 A100

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

44.1

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

44.1

Memory

Memory Size

80 ГБ

Memory Type

Memory Bandwidth

2.04 TB/s

Memory Bus Width

5,120 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

204.9 TFLOPS
998.4 TFLOPS
(Intel UHD Graphics 730)

BF16 (Brain Float)

No TFLOPS
311.84 TFLOPS
(NVIDIA A800 SXM4 80 GB)

TF32 (TensorFloat)

Compute Power

FP32 (Single Precision)

51.22 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

25.61 TFLOPS
1,204,000.0 TFLOPS
(AMD Radeon RX 7900M)

CUDA Cores

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

Hopper

SM (Streaming Multiprocessor)

PCIe Version

PCIe 5.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

Clocks & Performance

Base Clock

Boost Clock

Memory Clock

Power Consumption

TDP/TGP

350 W
unknown
(NVIDIA CMP 70HX)

Recommended PSU

Power Connector

1x 16-pin

Rendering

Texture Units (TMU)

Additional

Slots

Dual-slot
SXM Module
(NVIDIA H200 SXM 141 GB)

Release Date

March 21, 2023

Display Outputs

No outputs
4x mini-DisplayPort 2.0
4x HDMI 2.1
(SPARKLE Arc A310 OmniView)

FAQ

Для каких задач подходит NVIDIA H800 PCIe 80 GB?

NVIDIA H800 PCIe 80 GB предназначена для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения, искусственного интеллекта и рендеринга. Она идеально подходит для задач, требующих обработки больших объемов данных и высокой пропускной способности, таких как тренировка глубинных нейронных сетей и создание высококачественных графических моделей.

С какими конкурентами сравнить и чем отличается эта видеокарта?

NVIDIA H800 PCIe 80 GB может быть сравнена с аналогичными моделями AMD Radeon CD1 и NVIDIA A100 PCIe 80GB. Основное отличие заключается в архитектуре и спецификациях: H800 имеет более высокую пропускную способность и больше памяти, что делает его более мощным для вычислительных задач, но также потребляет больше энергии.

Достаточно ли питания/охлаждения для этой карты?

Для NVIDIA H800 PCIe 80 GB требуется достаточное питание и охлаждение. Она потребляет 350 Вт, поэтому вам понадобится блок питания не менее 750 Вт с хорошей эффективностью. Охлаждение должно обеспечивать стабильную работу при Boost частоте. Рекомендуется использовать систему жидкостного охлаждения или мощный воздушный радиатор для эффективного охлаждения.

Стоит ли брать эту карту в 2025-2026 году?

В 2025-2026 годах NVIDIA H800 PCIe 80 GB будет актуальна для профессиональных задач, требующих высокой пропускной способности и обработки больших объемов данных. Однако, учитывая быстрый прогресс технологий, возможно, появятся новые модели с еще большей производительностью. Если ваша работа требует такой мощности, то H800 будет отличным выбором, но стоит следить за появлением новых решений.

Recommendations

Эта видеокарта идеально подходит для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря своему мощному GPU с архитектурой Hopper и огромной памяти в 80 ГБ HBM2e. Она также хорошо справляется с рендерингом сложных 3D моделей и научными вычислениями. Для игр и офисных задач она будет перебором.

Renting is cheaper than buying