Performance Rating
NVIDIA A800 SXM4 80 GB outperforms NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation by 397.88% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA A800 SXM4 80 GB обладает гораздо большей мощностью и производительностью благодаря большим объемам памяти (80 ГБ HBM2e) и высокой пропускной способности (2.04 TB/s), что делает её идеальной для вычислительных задач, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. В то время как NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation рассчитан на мобильные устройства с более ограниченными ресурсами, имеет меньшую пропускную способность (192.0 GB/s) и TDP (35 Вт), что делает его более подходящим для портативных систем и менее требовательных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+1,233%
80
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
2.04 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+652%
77.97
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
311.84
TFLOPS
TF32 (TensorFloat)
155.92
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+88%
19.49
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+5,916%
9.746
TFLOPS
CUDA Cores
+170%
6,912
RT Cores
20
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+440%
108
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
8.9
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+29%
1,485
Boost Clock
+44%
2,025
Memory Clock
+26%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-91%
35 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+440%
432
ROP
20
L2 Cache
+233%
40 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
