Performance Rating
NVIDIA B200 outperforms GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY by 39.46% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA B200
Expert Comparison
GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY обладает большей численностью ядер и меньшей памятью по сравнению с NVIDIA B200, но при этом имеет более низкую пропускную способность и меньшую частоту boost. Он лучше подходит для игр и легких вычислений. NVIDIA B200 же благодаря своим 90 ГБ HBM3e памяти и высокой пропускной способности 4.10 TB/s идеально подходит для сложных вычислительных задач, таких как машинное обучение и аналитика больших данных.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+181%
90
ГБ ×2 (180 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
+129%
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+9,873%
118.8
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+60%
118.8
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+1,905%
37.22
TFLOPS
CUDA Cores
+15%
21,760
RT Cores
170
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+15%
170
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+188%
2,017
Boost Clock
+39%
2,730
Memory Clock
+14%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-32%
950 W
Power Connector
TDP/TGP
-42%
575 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+15%
680
ROP
170
L2 Cache
+92%
96 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama 7B Q4_0
Additional
Slots
SXM Module
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
