Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms MAXSUN GTX 770 JetStream 4 GB by 514.43% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile
Expert Comparison
MAXSUN GTX 770 JetStream 4 GB и NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile значительно отличаются по характеристикам. RTX 5090 Mobile обладает гораздо большей численностью ядер (10496 против 1536), объемом памяти (24 ГБ против 4 ГБ) и пропускной способностью (896.0 GB/s против 224.4 GB/s), что делает её предпочтительной для современных игр и вычислительных задач. Однако GTX 770 более энергоэффективна с TDP 230 Вт против 95 Вт у RTX 5090. Для современных требовательных задач, таких как игра на высоких настройках или тяжелые вычисления, RTX 5090 является лучшим выбором, в то время как GTX 770 остается актуальным для менее сложных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+500%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+906%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+277%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+583%
10,496
RT Cores
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit (deprecated)
CUDA Toolkit (support removed)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+5%
1,095
Boost Clock
+47%
1,597
Memory Clock
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-59%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+156%
328
ROP
82
L2 Cache
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
