Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms NVIDIA L20 by 227.3% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA L20
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X обладает более мощной архитектурой CDNA 3.0 и значительно большей памятью (192 ГБ HBM3 против 48 ГБ GDDR6), что делает его предпочтительным для вычислительных задач и больших датасетов. Однако NVIDIA L20 предлагает лучшую частоту (до 2520 МГц) и пропускную способность (864.0 GB/s), что может быть критичным для графических приложений и игр. MI300X также потребляет больше энергии (750 Вт против 275 Вт), но обеспечивает гораздо лучшую производительность (GPI 94.1 против 28.8).
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+300%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,001%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+38%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+8,712%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+65%
19,456
RT Cores
92
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
92
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+44%
1,440
Boost Clock
+20%
2,520
Memory Clock
+12%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-48%
600 W
Power Connector
TDP/TGP
-63%
275 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+230%
1,216
ROP
92
L2 Cache
+500%
96 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
