Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Dell RTX 3080 Max-Q by 951.4% in the overall GPU ARK performance rating
Dell RTX 3080 Max-Q
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет значительно большую пропускную способность памяти (10.3 TB/s против 384 GB/s) и более высокий показатель FP32 (81.72 TFLOPS против 16.77 TFLOPS), что делает его предпочтительным для вычислительных задач, таких как машинное обучение и научные вычисления. В то же время, Dell RTX 3080 Max-Q больше подходит для мобильных устройств благодаря своей низкой мощности (90 Вт против 750 Вт) и более доступной стоимости, хотя и с меньшими вычислительными возможностями.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+2,300%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+3,798%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+387%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+31,079%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+217%
19,456
RT Cores
48
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
48
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+8%
1,000
Boost Clock
+54%
2,100
Memory Clock
+68%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-88%
90 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+533%
1,216
ROP
48
L2 Cache
4 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
