Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA GRID A100B by 261.09% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GRID A100B
Expert Comparison
NVIDIA B300 имеет более мощную архитектуру и значительно больше памяти (144 ГБ HBM3e против 48 ГБ HBM2e), что делает его предпочтительным для вычислительно интенсивных задач, таких как машинное обучение и высокопроизводительные вычисления. Его пропускная способность (4.10 TB/s) также значительно выше, чем у GRID A100B (1.87 TB/s). Однако GRID A100B требует меньшей энергии (400 Вт против 1400 Вт) и подходит для менее требовательных к вычислениям задач, таких как виртуализация и графика.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+200%
144
ГБ ×2 (288 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
+119%
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+4,411%
55.57
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+454%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+478%
6.947
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
10.3
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+85%
1,665
Boost Clock
+102%
2,032
Memory Clock
+65%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-56%
800 W
Power Connector
TDP/TGP
-71%
400 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+37%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
+4%
50 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
