Performance Rating
NVIDIA H200 SXM 141 GB outperforms NVIDIA PG506-232 by 444.26% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA PG506-232
Expert Comparison
NVIDIA H200 SXM 141 GB имеет значительно более мощные характеристики: больше ядер (16896 против 3584), большую память (141 ГБ против 24 ГБ) и большую пропускную способность (4.89 ТБ/с против 933.1 ГБ/с). Он также обладает гораздо большей эффективностью вычислений в FP32 (66.91 ТФЛОПС против 10.32 ТФЛОПС). Однако он потребляет больше энергии (700 Вт против 165 Вт). Этот GPU подходит для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и графики. NVIDIA PG506-232, с другой стороны, лучше подходит для менее интенсивных задач благодаря своей более низкой потребляемой мощности и более доступной стоимости.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+488%
141
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
4.89 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+2,493%
267.6
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+548%
66.91
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+548%
33.45
TFLOPS
CUDA Cores
+371%
16,896
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+136%
132
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
9.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+61%
1,500
Boost Clock
+38%
1,980
Memory Clock
+31%
1,593
Power Consumption
Recommended PSU
-59%
450 W
Power Connector
TDP/TGP
-76%
165 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+136%
528
ROP
L2 Cache
+108%
50 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
MLPerf, llama3.1-405b (fp8)
MLPerf, llama3.1-8b (fp8)
MLPerf, deepseek-r1 (fp8)
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
Additional
Slots
SXM Module
Release Date
Display Outputs
Rent on Intelion Cloud
Available for rent on Intelion Cloud
