Performance Rating
NVIDIA CMP 70HX outperforms NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation by 47.5% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA CMP 70HX обладает большей пропускной способностью (608.3 GB/s против 192.0 GB/s) и более высоким количеством ядер (3840 против 2560), что делает его предпочтительным для тяжелых вычислений и графики. Однако его TDP не указан, а GPI ниже (7.7 против 5.2), что может указывать на меньшую эффективность в энергопотреблении. RTX 1000 Mobile Ada Generation имеет более низкое энергопотребление (35 Вт) и выше базовую и boost частоты, что делает его более подходящим для ноутбуков с ограниченными ресурсами.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+33%
8
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+3%
10.71
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+3%
10.71
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+3%
0.1674
TFLOPS
CUDA Cores
+50%
3,840
RT Cores
+50%
30
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+50%
30
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
8.9
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+9%
1,485
Boost Clock
+45%
2,025
Memory Clock
+68%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
+50%
120
ROP
+50%
30
L2 Cache
4 MB
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
