Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell Mobile by 282.0% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell Mobile
Expert Comparison
NVIDIA B300 значительно превосходит NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell Mobile по количеству ядер (18944 против 10496), объему памяти (144 ГБ HBM3e против 24 ГБ GDDR7) и пропускной способности (4.10 ТБ/с против 896 ГБ/с). B300 также имеет более высокую частоту работы и TDP, что делает его лучшим выбором для мощных вычислений и графики. RTX PRO 5000 Blackwell Mobile, с другой стороны, ориентирован на мобильные устройства благодаря своей низкой потребляемости энергии (95 Вт) и более компактным характеристикам, хотя и с меньшими вычислительными возможностями.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+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)
+118%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+118%
1.2029
TFLOPS
CUDA Cores
+80%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+80%
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+68%
1,665
Boost Clock
+21%
2,032
Memory Clock
+14%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-93%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+80%
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
