AMD FirePro A300 vs AMD Radeon Instinct MI325X

Comparison AMD FirePro A300 and 384 cores vs AMD Radeon Instinct MI325X with 288 GB HBM3e and 19,456 cores.

Loading...

Performance Rating

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

AMD FirePro A300

AMD FirePro A300

RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

AMD Radeon Instinct MI325X

100.0

AMD Radeon Instinct MI325X

100.0

Expert Comparison

AMD Radeon Instinct MI325X значительно превосходит AMD FirePro A300 по количеству ядер (19456 против 384), объему памяти (288 ГБ HBM3e против отсутствия данных) и пропускной способности (10.3 TB/s против системы зависимой пропускной способности). MI325X также имеет гораздо более высокую производительность в FP32 (81.72 TFLOPS против 0.695 TFLOPS) и более высокую TDP (1000 Вт против 65 Вт). MI325X предназначена для современных вычислений и AI, тогда как FirePro A300 больше подходит для профессиональных задач в области CAD и 3D-моделирования.

Contents:

Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks Additional

Memory

Memory Size

No
🔥 288 ГБ

Memory Type

System Shared HBM3e

Memory Bandwidth

System Dependent
🔥 10.3 TB/s

Memory Bus Width

No 8,192 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

No
🔥 653.7 TFLOPS

BF16 (Brain Float)

No No

TF32 (TensorFloat)

No No

Compute Power

FP32 (Single Precision)

0.695 TFLOPS
🔥 +11,658% 81.72 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

No
🔥 81.72 TFLOPS

CUDA Cores

384
🔥 +4,967% 19,456

RT Cores

No No

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

TeraScale 3 CDNA 3.0

SM (Streaming Multiprocessor)

No No

PCIe Version

PCIe 2.0 x16 PCIe 5.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

No No

CUDA Toolkit status

Supported Supported

Clocks & Performance

Base Clock

760
🔥 +32% 1,000

Boost Clock

905
🔥 +132% 2,100

Memory Clock

No
🔥 2,525

Power Consumption

Recommended PSU

No 1400 W

Power Connector

No None

TDP/TGP

🔥 -94% 65 W
1000 W

Rendering

Texture Units (TMU)

24
🔥 +4,967% 1,216

ROP

No No

L2 Cache

No
🔥 16 MB

Benchmarks

MLPerf, llama2-70b-99.9 (Dummy)

3 596 tokens/s

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)

1 946 tokens/s

llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0

22.4 tokens/s

MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)

6 975 tokens/s

Additional

Slots

IGP OAM Module

Release Date

June 6, 2012 Oct. 12, 2024

Display Outputs

Motherboard Dependent
No outputs

Renting is cheaper than buying