Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms AMD Radeon R7 M445 by 13,738.24% in the overall GPU ARK performance rating
AMD Radeon R7 M445
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит AMD Radeon R7 M445 по всем параметрам. MI300X имеет гораздо больше ядер (19456 против 320), больше памяти (192 ГБ HBM3 против 4 ГБ GDDR5) и намного большую пропускную способность (10.3 TB/s против 32.00 GB/s). MI300X также обладает значительно более высокой производительностью FP32 (81.72 TFLOPS против 0.5888 TFLOPS) и более высокими частотами работы. Этот GPU предназначен для вычислений и научных вычислений, а не для игровых задач. Radeon R7 M445 же больше подходит для легких задач или обучения нейронных сетей на уровне среднего уровня.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+4,700%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+110,922%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+13,779%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+221,965%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+5,980%
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
+28%
1,000
Boost Clock
+128%
2,100
Memory Clock
+152%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
+5,980%
1,216
ROP
L2 Cache
16 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
