Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded by 21.82% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile обладает большей численностью ядер (10496 против 7680) и более высоким индексом производительности (18.3 против 15.0), что делает ее предпочтительной для тяжелых задач, таких как профессиональное моделирование, рендеринг и научные вычисления. Однако NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded с более низким энергопотреблением (80 Вт против 95 Вт) может быть более эффективной для менее требовательных задач или в мобильных устройствах с ограниченными ресурсами.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+50%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+28%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+28%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+28%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+37%
10,496
RT Cores
+37%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+37%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+12%
1,095
Boost Clock
1,597
Memory Clock
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-16%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+37%
328
ROP
+37%
82
L2 Cache
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
