Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms GIGABYTE RTX 2070 SUPER WindForce OC by 177.0% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile
Expert Comparison
RTX 5090 Mobile имеет значительно больше ядер (10496 против 2560), больше объем памяти (24 ГБ против 8 ГБ) и большую пропускную способность (896.0 GB/s против 448.0 GB/s), что делает его более мощным для графики и вычислений. Однако RTX 2070 Super WindForce OC имеет более высокую Boost частоту (1785 МГц против 1597 МГц) и TDP 215 Вт против 95 Вт у мобильной версии, что может обеспечивать лучшую производительность в критических моментах. RTX 5090 Mobile лучше подходит для требовательных задач, таких как профессиональное моделирование, машинное обучение и игры на высоком уровне, тогда как RTX 2070 Super WindForce OC является более экономичным выбором для среднего уровня задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+200%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+83%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+267%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+83%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+310%
10,496
RT Cores
+105%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+105%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,095
Boost Clock
1,597
Memory Clock
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-56%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+105%
328
ROP
+105%
82
L2 Cache
+1,500%
64 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
