Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Intel Arc A730M by 1,123.67% in the overall GPU ARK performance rating
Intel Arc A730M
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно выигрывает по мощности и производительности благодаря большему количеству ядер (19456 против 3072), более широкой шине памяти (8192 бит против 192 бит) и гораздо большей пропускной способности (10.3 ТБ/с против 336 ГБ/с). Он также имеет более высокий TDP (750 Вт против 80 Вт), что указывает на его большую энергетическую потребность. Этот GPU идеален для высокопроизводительных вычислений и AI задач. Intel Arc A730M, с другой стороны, предназначен для мобильных устройств и более подходит для задач средней сложности, таких как графика и легкие вычисления.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,500%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+2,495%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+549%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+533%
19,456
RT Cores
24
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+10%
1,100
Boost Clock
+2%
2,100
Memory Clock
+44%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-89%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+533%
1,216
ROP
24
L2 Cache
+33%
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
