Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA GRID K2 by 2,884.65% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GRID K2
Expert Comparison
NVIDIA B300 лучше по многим параметрам: имеет больше ядер, больше памяти, более высокую пропускную способность и большую мощность. Он предназначен для сложных вычислений и графики. NVIDIA GRID K2 уступает по всем показателям, но был разработан для виртуализации и облачных решений, где требуется высокая плотность пользователей на сервере.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+3,500%
144
ГБ ×2 (288 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
1.2318
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+3,263%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+1,161%
1.2029
TFLOPS
CUDA Cores
+1,133%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
10.3
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit (deprecated)
CUDA Toolkit (support removed)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,665
Boost Clock
2,032
Memory Clock
+60%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-69%
550 W
Power Connector
TDP/TGP
-84%
225 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+362%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
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
