Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms GIGABYTE RTX 5070 EAGLE OC ICE SFF by 24.56% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile
Expert Comparison
GIGABYTE RTX 5070 EAGLE OC ICE SFF имеет меньшее количество ядер и памяти по сравнению с NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile, но при этом потребляет меньше энергии (250 Вт против 95 Вт). RTX 5090 Mobile же обладает более мощным исполнением с большим объемом памяти (24 ГБ против 12 ГБ) и большей пропускной способностью (896.0 GB/s против 672.0 GB/s), что делает её предпочтительной для тяжелых задач, таких как игры на высоких настройках и профессиональное моделирование.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+100%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+5%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+5%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+5%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+71%
10,496
RT Cores
+71%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+71%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+112%
2,325
Boost Clock
+62%
2,587
Memory Clock
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-62%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+71%
328
ROP
+71%
82
L2 Cache
+33%
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
