Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms NVIDIA L40S by 157.74% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA L40S
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет значительно большую память (192 ГБ HBM3 против 48 ГБ GDDR6) и пропускную способность (10.3 TB/s против 864.0 GB/s), что делает его более эффективным для вычислений и больших данных. Его TDP также выше (750 Вт против 350 Вт), что указывает на большую мощность и производительность. Несмотря на это, NVIDIA L40S предлагает более высокую FP32 (91.61 TFLOPS против 81.72 TFLOPS) и более высокую базовую и пиковую частоту, что может быть преимуществом для некоторых графических задач. MI300X лучше подходит для вычислительных задач, в то время как L40S лучше справляется с графическими нагрузками.
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)
+614%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+12%
91.61
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+5,609%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+7%
19,456
RT Cores
142
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
142
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+6%
1,065
Boost Clock
+20%
2,520
Memory Clock
+12%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-35%
750 W
Power Connector
TDP/TGP
-53%
350 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+114%
1,216
ROP
142
L2 Cache
+200%
48 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
