Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms NVIDIA T1000 by 724.77% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA T1000
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile значительно превосходит NVIDIA T1000 по многим параметрам: имеет больше ядер (10496 против 896), больше памяти (24 ГБ против 4 ГБ), большую пропускную способность (896.0 GB/s против 160.0 GB/s) и гораздо большую производительность FP32 (33.52 TFLOPS против 2.5 TFLOPS). RTX 5090 Mobile лучше подходит для сложных задач, таких как профессиональное моделирование, машинное обучение и высокопроизводительное гейming. В то время как T1000 более энергоэффективен (TDP 50 Вт против 95 Вт) и лучше подходит для легких задач или мобильных устройств.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+500%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+570%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+1,241%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+571%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+1,071%
10,496
RT Cores
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+486%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+3%
1,095
Boost Clock
+14%
1,597
Memory Clock
+40%
1,750
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-47%
50 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+486%
328
ROP
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
