Performance Rating
NVIDIA ION LE
Expert Comparison
NVIDIA H200 SXM 141 GB значительно выигрывает по большинству параметров: имеет больше ядер, больше памяти (141 ГБ против 16), большую пропускную способность (4.89 ТБ/с против систематической) и гораздо большую производительность в FP32 (66.91 ТФЛОПС против 0.0352 ТФЛОПС). Подходит для высокопроизводительных вычислений и машинного обучения. В то время как NVIDIA ION LE, выпущенный в 2008 году, предназначен для энергоэффективных решений с небольшими требованиями к вычислительной мощности, характерными для задач среднего уровня или менее сложных приложений.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
141
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
4.89 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
267.6
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+189,985%
66.91
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
33.45
TFLOPS
CUDA Cores
+105,500%
16,896
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+13,100%
132
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit (deprecated)
CUDA Toolkit (support removed)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
1,500
Boost Clock
1,980
Memory Clock
1,593
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-97%
20 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+6,500%
528
ROP
L2 Cache
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
