Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI250 outperforms NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation by 878.65% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 обладает значительно большей мощностью благодаря более высокому количеству ядер и памяти, а также гораздо большей пропускной способности данных (3.28 TB/s против 192 GB/s). Она предназначена для высокопроизводительных вычислений и научных расчетов. В то время как NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation рассчитан на мобильные устройства с более ограниченными ресурсами, его производительность ниже и ограничена TDP всего 35 Вт, что делает его менее подходящим для интенсивных вычислений.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+2,033%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+3,392%
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+336%
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+27,838%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+420%
13,312
RT Cores
20
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
20
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+48%
1,485
Boost Clock
+19%
2,025
Memory Clock
+25%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-93%
35 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+940%
832
ROP
20
L2 Cache
+33%
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
