Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell Embedded by 247.44% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell Embedded
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile имеет значительно больше ядер (10496 против 1792), больше памяти (24 ГБ против 6 ГБ) и гораздо большую пропускную способность (896.0 GB/s против 288.0 GB/s), что делает ее лучшей для интенсивных задач, таких как игра, рендеринг и машинное обучение. RTX PRO 500 Blackwell Embedded подходит для менее требовательных задач благодаря своей более низкой потребляемости энергии (35 Вт против 95 Вт) и более высокой базовой частоте (2160 МГц против 1095 МГц), но в целом она значительно уступает по производительности.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+300%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+265%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+265%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+265%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+486%
10,496
RT Cores
+486%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+486%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,095
Boost Clock
1,597
Memory Clock
+17%
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-63%
35 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+486%
328
ROP
+486%
82
L2 Cache
+167%
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
