Performance Rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF outperforms AMD Radeon Pro W6500M by 404.56% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF
Expert Comparison
AMD Radeon Pro W6500M имеет более низкое потребление энергии (25 Вт) и лучший GPI (2.6), что делает его более энергоэффективным для небольших рабочих станций. NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF же предлагает значительно большую пропускную способность (432.0 GB/s) и вычислительную мощность (25.66 TFLOPS), что делает его предпочтительным для тяжелой графики и машинного обучения. Для задач требующих высокой производительности и обработки больших объемов данных NVIDIA лучше, а для экономичных решений с меньшими требованиями AMD выглядит привлекательнее.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+500%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+207%
25.66
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+514%
25.66
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+54%
0.401
TFLOPS
CUDA Cores
+775%
8,960
RT Cores
+338%
70
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
70
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
577
Boost Clock
1,432
Memory Clock
1,125
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-64%
25 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+338%
280
ROP
+338%
70
L2 Cache
48 MB
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
