Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms AMD Radeon R5 235X OEM by 10,593.18% in the overall GPU ARK performance rating
AMD Radeon R5 235X OEM
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит AMD Radeon R5 235X по всем параметрам. MI300X имеет гораздо больше ядер (19456 против 160), больше памяти (192 ГБ HBM3 против 1024 ГБ DDR3), большую пропускную способность (10.3 TB/s против 14.40 GB/s) и большую производительность в FP32 (81.72 TFLOPS против 0.28 TFLOPS). MI300X также потребляет гораздо больше энергии (750 Вт против 18 Вт), что делает его более мощным, но и дороже. MI300X подходит для вычислительных задач и AI, в то время как R5 235X больше подходит для базовых задач графики и не требует значительной мощности.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+29,086%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+12,060%
19,456
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
1,000
Boost Clock
2,100
Memory Clock
+181%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-83%
200 W
Power Connector
TDP/TGP
-98%
18 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+15,100%
1,216
ROP
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
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
