Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI325X outperforms NVIDIA L40 by 175.71% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA L40
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X обладает значительно большей памятью (288 ГБ HBM3e против 48 ГБ GDDR6) и пропускной способностью (10.3 ТБ/с против 864 ГБ/с), что делает его более подходящим для вычислений и больших данных. В то время как NVIDIA L40 имеет более низкую потребляемую мощность (300 Вт против 1000 Вт) и более высокую базовую частоту (735 МГц против 1000 МГц), но при этом имеет значительно меньшую производительность по индексу GPU Performance Index (36.3 против 100.0). MI325X лучше подходит для вычислительных задач и машинного обучения, а L40 для менее интенсивных задач с графическими элементами.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+500%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+622%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+11%
90.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+5,678%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+7%
19,456
RT Cores
142
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
142
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+36%
1,000
Boost Clock
+19%
2,490
Memory Clock
+12%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-50%
700 W
Power Connector
TDP/TGP
-70%
300 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+114%
1,216
ROP
142
L2 Cache
+500%
96 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (Dummy)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
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
