Performance Rating
NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada Generation outperforms NVIDIA CMP 70HX by 130.12% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA CMP 70HX имеет меньше ядер и памяти по сравнению с NVIDIA RTX 5000 Mobile Ada Generation, но предлагает более высокую пропускную способность памяти (608.3 GB/s против 576.0 GB/s). Однако RTX 5000 Mobile Ada Generation значительно выигрывает в количестве ядер (9728 против 3840) и вычислительной мощности FP32 (41.15 TFLOPS против 10.71 TFLOPS), что делает его предпочтительным для сложных графических задач и машинного обучения. RTX 5000 Mobile также потребляет больше энергии (120 Вт против неизвестного значения у CMP 70HX).
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+100%
16
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+284%
41.15
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+284%
41.15
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+284%
0.643
TFLOPS
CUDA Cores
+153%
9,728
RT Cores
+153%
76
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+153%
76
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
8.9
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+4%
1,425
Boost Clock
+52%
2,115
Memory Clock
+89%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
+153%
304
ROP
+153%
76
L2 Cache
+1,500%
64 MB
Additional
Slots
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
