Intel GMA 500 vs NVIDIA A800 SXM4 80 GB

Comparison Intel GMA 500 and 32 cores vs NVIDIA A800 SXM4 80 GB with 80 GB HBM2e and 6,912 cores.

Loading...

Performance Rating

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

Intel GMA 500

Intel GMA 500

RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9

Expert Comparison

Intel GMA 500 уступает NVIDIA A800 SXM4 80 GB во всех ключевых аспектах. GMA 500 предназначена для базовых задач, таких как просмотр видео и офисная работа, имеет низкое количество ядер и низкую пропускную способность. В то время как A800 SXM4 80 GB идеально подходит для современных игр и вычислений, обладая высоким количеством ядер, большой объем памяти HBM2e и высокой пропускной способностью.

Contents:

Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Additional

Memory

Memory Size

No
🔥 80 ГБ

Memory Type

System Shared HBM2e

Memory Bandwidth

System Dependent
🔥 2.04 TB/s

Memory Bus Width

No 5,120 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

No
🔥 77.97 TFLOPS

BF16 (Brain Float)

No
🔥 311.84 TFLOPS

TF32 (TensorFloat)

No
🔥 155.92

Compute Power

FP32 (Single Precision)

0.0128 TFLOPS
🔥 +152,166% 19.49 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

No
🔥 9.746 TFLOPS

CUDA Cores

32
🔥 +21,500% 6,912

RT Cores

No No

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

PowerVR SGX535 Ampere

SM (Streaming Multiprocessor)

No
🔥 108

PCIe Version

PCIe 1.0 x16 PCIe 4.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

No 8.0

CUDA Toolkit (first supported)

v11

CUDA Toolkit status

Supported Supported

Clocks & Performance

Base Clock

No
🔥 1,155

Boost Clock

No
🔥 1,410

Memory Clock

No
🔥 1,593

Power Consumption

Recommended PSU

No 800 W

Power Connector

No None

TDP/TGP

unknown 400 W

Rendering

Texture Units (TMU)

4
🔥 +10,700% 432

ROP

No No

L2 Cache

No
🔥 40 MB

Additional

Slots

IGP
🔥 SXM Module

Release Date

March 2, 2008 Aug. 11, 2022

Display Outputs

Portable Device Dependent
No outputs

Renting is cheaper than buying