Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI250 outperforms AMD Radeon R9 M395 Mac Edition by 2,011.62% in the overall GPU ARK performance rating
AMD Radeon R9 M395 Mac Edition
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 значительно превосходит AMD Radeon R9 M395 Mac Edition по многим параметрам. MI250 имеет больше ядер (13312 против 1792), больше памяти (128 ГБ HBM2e против 2 ГБ GDDR5) и гораздо большую пропускную способность (3.28 ТБ/с против 174.7 ГБ/с). MI250 также обладает более высокой производительностью в вычислениях FP32 (45.26 ТФЛОПС против 2.989 ТФЛОПС) и более высокой TDP (500 Вт против 250 Вт). MI250 лучше подходит для вычислительной графики и больших суперкомпьютерных задач, тогда как R9 M395 больше предназначен для домашнего использования или轻量级机器翻译模型无法直接理解并生成高质量的中文回答，但根据给定的信息，我可以简要总结如下： AMD Radeon Instinct MI250 在多个方面都远超 AMD Radeon R9 M395 Mac Edition。MI250 拥有更多的核心、更大的显存和更高的带宽，以及更强的FP32浮点运算能力。MI250 更适合高性能计算任务，而R9 M395更适合家用或轻度使用场景。
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+6,300%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+1,414%
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+12,015%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+643%
13,312
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,000
Boost Clock
1,700
Memory Clock
+17%
1,600
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-50%
250 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+643%
832
ROP
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
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
