Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms NVIDIA GeForce RTX 4090 Mobile by 502.05% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 4090 Mobile
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет более мощную архитектуру CDNA 3.0 и значительно больше памяти (192 ГБ HBM3 против 16 ГБ GDDR6), что делает его предпочтительным для вычислительных задач и больших данных. Однако NVIDIA GeForce RTX 4090 Mobile с архитектурой Ada Lovelace предлагает большую пропускную способность (576.0 GB/s против 10.3 TB/s) и более высокую производительность FP32 (32.98 TFLOPS против 81.72 TFLOPS), что делает его лучшим выбором для игр и графики.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,100%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,882%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+148%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+15,759%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+100%
19,456
RT Cores
76
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
76
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+34%
1,335
Boost Clock
+24%
2,100
Memory Clock
+12%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-84%
120 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+300%
1,216
ROP
76
L2 Cache
+300%
64 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
