Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms NVIDIA PG506-232 by 660.1% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA PG506-232
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит NVIDIA PG506-232 по объему памяти (192 ГБ против 24 ГБ), а также по пропускной способности памяти (10.3 ТБ/с против 933.1 ГБ/с). Однако PG506-232 имеет больше ядер (3584 против 19456) и более низкий TDP (165 Вт против 750 Вт). MI300X лучше подходит для обработки больших объемов данных и высокопроизводительных вычислений, тогда как PG506-232 может быть более энергоэффективным выбором для менее требовательных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+700%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+6,234%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+692%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+1,483%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+443%
19,456
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
56
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+8%
1,000
Boost Clock
+46%
2,100
Memory Clock
+108%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-61%
450 W
Power Connector
TDP/TGP
-78%
165 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+443%
1,216
ROP
L2 Cache
+50%
24 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
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
