Performance Rating
NVIDIA H200 SXM 141 GB outperforms NVIDIA Quadro 4100 by 4,111.25% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA Quadro 4100
Expert Comparison
NVIDIA H200 SXM 141 GB значительно превосходит NVIDIA Quadro 4100 по всем параметрам. У H200 больше ядер, больше объем памяти и пропускная способность, а также более высокая частота работы. Он предназначен для обработки больших объемов данных и требовательных к вычислительной мощности задач, таких как машинное обучение и симуляции. Quadro 4100 же больше подходит для less demanding задач, таких как 2D/3D визуализация и базовая графика, из-за своих более низких потреблений энергии и производительности.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+6,950%
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)
+3,024%
66.91
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+37,358%
33.45
TFLOPS
CUDA Cores
+1,157%
16,896
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
132
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
9.0
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
+79%
1,593
Power Consumption
Recommended PSU
-82%
200 W
Power Connector
TDP/TGP
-95%
35 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+371%
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
