Performance Rating
NVIDIA GeForce2 MX
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X значительно превосходит NVIDIA GeForce2 MX по всем параметрам. У MI325X больше ядер (19456 против не указанного), памяти (288 ГБ HBM3e против 32 ГБ SDR), пропускной способности (10.3 ТБ/с против 2.656 ГБ/с) и общего индекса производительности (100.0 против отсутствующего значения). MI325X предназначена для вычислительных задач, таких как машинное обучение и наука о данных, в то время как GeForce2 MX более старая модель, подходящая для простых графических задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+800%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
+288%
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)
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
19,456
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,000
Boost Clock
2,100
Memory Clock
+1,421%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-86%
200 W
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
+30,300%
1,216
ROP
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (Dummy)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
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
