Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI250 outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 334.22% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 имеет больше ядер и значительно большую память (128 ГБ против 12 ГБ), что делает его предпочтительным для вычислений и научных вычислений. Однако NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation обладает более высокой пропускной способностью памяти и лучшей частотой boost, что делает его более эффективным для графики и задач с высоким уровнем параллелизма. MI250 также потребляет больше энергии (500 Вт против 110 Вт).
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+967%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,365%
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+83%
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+11,616%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+79%
13,312
RT Cores
58
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
58
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+29%
1,290
Boost Clock
+2%
1,700
Memory Clock
+41%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-78%
110 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+259%
832
ROP
58
L2 Cache
+200%
48 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
