Performance Rating
NVIDIA RTX A6000 outperforms NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile by 21.25% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX A6000
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile обладает меньшим количеством памяти (24 ГБ против 48 ГБ) и более низкой пропускной способностью (896.0 GB/s против 768.0 GB/s), но предлагает более высокую частоту boost (1597 МГц против 1800 МГц) и TDP (95 Вт против 300 Вт). Этот GPU лучше подходит для мобильных решений с ограниченными энергетическими ресурсами. NVIDIA RTX A6000, с другой стороны, имеет больше памяти и пропускной способности, что делает его более подходящим для интенсивных вычислений и профессиональных задач, таких как 3D-рендеринг и машинное обучение.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+100%
48
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+15%
38.71
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+15%
38.71
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+15%
0.6048
TFLOPS
CUDA Cores
+2%
10,752
RT Cores
+2%
84
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+2%
84
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+29%
1,410
Boost Clock
+13%
1,800
Memory Clock
+14%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-68%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+2%
336
ROP
+2%
84
L2 Cache
+967%
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
