Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms AMD Radeon RX Vega 56 Mobile by 1,063.16% in the overall GPU ARK performance rating
AMD Radeon RX Vega 56 Mobile
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит AMD Radeon RX Vega 56 Mobile по всем параметрам. MI300X имеет гораздо больше ядер (19456 против 3584), больше памяти (192 ГБ против 8 ГБ) и большую пропускную способность (10.3 ТБ/с против 409.6 ГБ/с). Кроме того, MI300X предназначен для высокопроизводительных вычислений и имеет более высокий индекс производительности (94.1 против 8.1). RX Vega 56 Mobile лучше подходит для мобильных решений или базовых задач графики, но в сравнении с MI300X она значительно уступает.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+2,300%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+3,405%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+776%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+13,922%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+443%
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
+61%
2,100
Memory Clock
+216%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-84%
120 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+443%
1,216
ROP
L2 Cache
+300%
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
