Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA H100 NVL 94 GB by 25.69% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA H100 NVL 94 GB
Expert Comparison
NVIDIA B300 имеет более мощные характеристики, такие как большая память (144 ГБ HBM3e) и пропускная способность (4.10 TB/s), что делает его предпочтительным для высокопроизводительных вычислений и машинного обучения. Однако он потребляет больше энергии (1400 Вт) и стоит дороже. NVIDIA H100 NVL 94 GB, хотя и менее мощный в некоторых аспектах, обладает более низким энергопотреблением (400 Вт) и более конкурентоспособной ценой, что делает его лучшим выбором для задач с меньшими вычислительными нагрузками.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+53%
144
ГБ ×2 (288 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
+4%
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+19,489%
241.3
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+28%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+2,407%
30.16
TFLOPS
CUDA Cores
+12%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+12%
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
10.3
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+54%
1,665
Boost Clock
+14%
2,032
Memory Clock
+53%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
-56%
800 W
Power Connector
TDP/TGP
-71%
400 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+12%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
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
