Performance Rating
NVIDIA B200 outperforms NVIDIA A800 SXM4 80 GB by 154.19% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA B200
Expert Comparison
NVIDIA A800 SXM4 80 GB более энергоэффективна и дешевле в обслуживании благодаря меньшему TDP в 400 Вт по сравнению с 1000 Вт у NVIDIA B200. Однако B200 значительно превосходит A800 по пропускной способности памяти и вычислительной мощности FP32, что делает его лучшим выбором для высокопроизводительных вычислений и машинного обучения. A800 больше подходит для менее требовательных задач или сред с ограниченными ресурсами.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+12%
90
ГБ ×2 (180 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
+101%
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+6,446%
77.97
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
311.84
TFLOPS
TF32 (TensorFloat)
155.92
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+282%
74.45
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+282%
37.22
TFLOPS
CUDA Cores
+174%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+37%
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
10.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+65%
1,155
Boost Clock
+39%
1,965
Memory Clock
+26%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-43%
800 W
Power Connector
TDP/TGP
-60%
400 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+37%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
+25%
50 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama 7B Q4_0
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
