Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 513.74% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA B300 обладает значительно большими характеристиками по сравнению с NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation: более мощной памятью (144 ГБ против 12 ГБ), пропускной способностью (4.10 TB/s против 432.0 GB/s) и большим количеством ядер (18944 против 7424). Он лучше подходит для вычислительно интенсивных задач, таких как глубокое обучение и научные вычисления. RTX 4000 Mobile же больше ориентирован на мобильные устройства и подходит для игр и базовых вычислений с TDP всего 110 Вт.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+1,100%
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)
+1,907%
24.72
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+211%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+211%
1.2029
TFLOPS
CUDA Cores
+155%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
58
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+155%
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
10.3
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+29%
1,665
Boost Clock
+22%
2,032
Memory Clock
+12%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-92%
110 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+155%
592
×2 (1184)
ROP
58
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
