Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms AFOX GT 640 V4 by 2,592.65% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile
Expert Comparison
AFOX GT 640 V4 и NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile значительно различаются по характеристикам. GT 640 V4 является старой моделью с 384 ядрами и 2 ГБ памяти, подходит для базовых задач, таких как просмотр видео и простые игры. В то время как RTX 5090 Mobile — это современная мощная карта с 10496 ядрами, 24 ГБ памяти и высокой пропускной способностью 896.0 GB/s, идеально подходящая для профессиональных приложений, гейминга и сложных вычислений. RTX 5090 Mobile значительно превосходит GT 640 V4 по всем параметрам, особенно в области производительности и количества ядер.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+1,100%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+4,739%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+1,712%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+2,633%
10,496
RT Cores
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit (deprecated)
CUDA Toolkit (support removed)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,095
Boost Clock
1,597
Memory Clock
+119%
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-32%
65 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+925%
328
ROP
82
L2 Cache
64 MB
Additional
Slots
Release Date
Display Outputs
Renting is cheaper than buying
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
from 299.11 RUB/hour
