Performance Rating
GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 302.65% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY значительно выигрывает в количестве ядер (21760 против 7424), объеме памяти (32 ГБ против 12 ГБ) и пропускной способности (1.79 ТБ/с против 432 ГБ/с). Этот GPU лучше подходит для требовательных задач, таких как высокопроизводительное моделирование, научные вычисления и интенсивную графику. В то время как NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation более компактный и энергоэффективный (TDP 110 Вт против 575 Вт), он значительно уступает в производительности и больше подходит для мобильных устройств или менее требовательных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+167%
32
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
1.79 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+381%
118.8
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+381%
118.8
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+380%
1.856
TFLOPS
CUDA Cores
+193%
21,760
RT Cores
+193%
170
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+193%
170
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+56%
2,017
Boost Clock
+64%
2,730
Memory Clock
+29%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-81%
110 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+193%
680
ROP
+193%
170
L2 Cache
+100%
96 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
