Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms AMD FirePro 2270 by 17,443.9% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA B300
Expert Comparison
AMD FirePro 2270 лучше подходит для энергоэффективных задач, таких как встраиваемые системы и небольшие рабочие станции из-за своей низкой мощности (15 Вт) и относительно высокой пропускной способности памяти (9.600 GB/s). NVIDIA B300 же предназначен для современных высокопроизводительных задач благодаря своим 18944 ядрам, 144 ГБ HBM3e памяти и огромной пропускной способности (4.10 ТБ/с), что делает его идеальным для вычислительной графики и машинного обучения.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
144
ГБ ×2 (288 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
1.2318
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+80,098%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
1.2029
TFLOPS
CUDA Cores
+23,580%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,665
Boost Clock
2,032
Memory Clock
+233%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-89%
200 W
Power Connector
TDP/TGP
-99%
15 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+7,300%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
50 MB
Additional
Slots
SXM Module
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
