Performance Rating
NVIDIA A800 SXM4 80 GB outperforms NVIDIA GeForce RTX 4090 Max-Q by 80.17% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GeForce RTX 4090 Max-Q
Expert Comparison
NVIDIA A800 SXM4 80 GB имеет значительно более мощную архитектуру и большую память (80 ГБ HBM2e против 16 ГБ GDDR6), что делает его предпочтительным для вычислительных задач, научной исследований и больших дата-центров. У него также выше пропускная способность (2.04 TB/s против 576.0 GB/s) и большее количество ядер (6912 против 9728). Однако он требует гораздо больше энергии (400 Вт против 80 Вт). NVIDIA GeForce RTX 4090 Max-Q, хотя и менее мощный в абсолютных показателях, все еще обладает высокой производительностью для игр и средней сложности вычислений. Его меньший TDP делает его более подходящим для мобильных решений или систем с ограниченными мощностями.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+400%
80
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
2.04 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+175%
77.97
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
311.84
TFLOPS
TF32 (TensorFloat)
155.92
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+45%
28.31
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+2,103%
9.746
TFLOPS
CUDA Cores
+41%
9,728
RT Cores
76
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+42%
108
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
8.9
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+24%
1,155
Boost Clock
+3%
1,455
Memory Clock
+41%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-80%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+42%
432
ROP
76
L2 Cache
+60%
64 MB
Additional
Slots
SXM Module
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
