Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Intel Data Center GPU Max Subsystem by 71.28% in the overall GPU ARK performance rating
Intel Data Center GPU Max Subsystem
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет более высокую пропускную способность (10.3 TB/s против 3.21 TB/s) и значительно большую память (192 ГБ HBM3 против 128 ГБ HBM2e), что делает его лучшим выбором для вычислений и машинного обучения. Его TDP также ниже (750 Вт против 2400 Вт). Intel Data Center GPU Max Subsystem предлагает больше ядер (16384 против 19456) и выше базовую частоту (900 МГц против 1000 МГц), но общий индекс производительности (GPI) значительно ниже (54.9 против 94.1), что указывает на более слабые вычислительные возможности.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+50%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
+221%
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,147%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+56%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+56%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+19%
19,456
RT Cores
128
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+11%
1,000
Boost Clock
+31%
2,100
Memory Clock
+61%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-59%
1150 W
Power Connector
TDP/TGP
-69%
750 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+19%
1,216
ROP
128
L2 Cache
+2,450%
408 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
