Performance Rating
NVIDIA B200 outperforms GUNNIR Arc B580 Photon OC by 642.78% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA B200
Expert Comparison
GUNNIR Arc B580 Photon OC имеет более низкую пропускную способность и меньше ядер, но при этом потребляет значительно меньше энергии (190 Вт против 1000 Вт). Лучше подходит для средней графики и машинного обучения. NVIDIA B200 же с гораздо большей памятью (90 ГБ) и пропускной способностью (4.10 TB/s) подходит для высокопроизводительных вычислений и обработки больших датасетов.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+650%
90
ГБ ×2 (180 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+2,350%
29.18
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+410%
74.45
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+3,981%
37.22
TFLOPS
CUDA Cores
+640%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
20
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+281%
2,670
Boost Clock
+45%
2,850
Memory Clock
+19%
2,375
Power Consumption
Recommended PSU
-68%
450 W
Power Connector
TDP/TGP
-81%
190 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+270%
592
×2 (1184)
ROP
20
L2 Cache
+178%
50 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama 7B Q4_0
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
