Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation by 252.12% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile обладает значительно большей мощностью и производительностью благодаря большему количеству ядер, больше памяти и пропускной способности. Он идеален для высокопроизводительных задач, таких как профессиональное моделирование, игра на высоких настройках и тяжелые вычисления. В то время как NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation более энергоэффективный и компактный, он значительно уступает в мощности и скорости, делая его предпочтительным для менее требовательных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+300%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+223%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+223%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+223%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+310%
10,496
RT Cores
+310%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+310%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+36%
1,485
Boost Clock
+27%
2,025
Memory Clock
+14%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-63%
35 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+310%
328
ROP
+310%
82
L2 Cache
+433%
64 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
