Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Intel Arc Pro B60 by 951.4% in the overall GPU ARK performance rating
Intel Arc Pro B60
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет значительно более мощные характеристики: больше ядер (19456 против 2560), больше памяти (192 ГБ HBM3 против 24 ГБ GDDR6) и большую пропускную способность (10.3 TB/s против 456.0 GB/s). Этот GPU идеально подходит для вычислений и задач AI/ML благодаря своей высокой производительности (81.72 TFLOPS против 12.29 TFLOPS). Однако его энергопотребление (750 Вт) также выше. Intel Arc Pro B60, хотя и менее мощный, будет доступен позже и потребляет меньше энергии (200 Вт), что делает его более экономичным решением для менее интенсивных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+700%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+2,559%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+565%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+2,560%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+660%
19,456
RT Cores
20
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+100%
2,000
Boost Clock
+14%
2,400
Memory Clock
+6%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-52%
550 W
Power Connector
TDP/TGP
-73%
200 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+660%
1,216
ROP
20
L2 Cache
4 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
