Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI325X outperforms NVIDIA RTX A2000 Mobile by 2,097.8% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX A2000 Mobile
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X имеет гораздо большую пропускную способность и больше ядер и памяти, что делает его более мощным для вычислений и научных расчетов. Напротив, NVIDIA RTX A2000 Mobile более энергоэффективный и подходит для мобильных устройств или менее требовательных задач, таких как графика в играх и базовые вычисления.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+7,100%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+7,469%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+846%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+60,433%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+660%
19,456
RT Cores
20
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
20
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+22%
1,215
Boost Clock
+24%
2,100
Memory Clock
+68%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-90%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+1,420%
1,216
ROP
20
L2 Cache
2 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
