Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms MSI GTX 675MX by 6,010.39% in the overall GPU ARK performance rating
MSI GTX 675MX
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит MSI GTX 675MX по многим параметрам. MI300X имеет гораздо больше ядер (19456 против 960), большую память (192 ГБ HBM3 против 4 ГБ GDDR5) и большую пропускную способность (10.3 TB/s против 115.2 GB/s). Также MI300X предназначена для вычислительных задач и обладает более высокой эффективностью, что видно из GPI (94.1 против 1.5). MI300X подходит для современных вычислений и машинного обучения, в то время как GTX 675MX устарел и лучше подходит для игр и базовых вычислений.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+4,700%
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)
+6,291%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+153,221%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+1,927%
19,456
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit (deprecated)
CUDA Toolkit (support removed)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,000
Boost Clock
2,100
Memory Clock
+181%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-87%
100 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+1,420%
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
