Performance Rating
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 56.23% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile обладает значительно большей пропускной способностью (896.0 GB/s против 432.0 GB/s) и более высоким индексом производительности (18.3 против 11.7), что делает ее предпочтительным выбором для тяжелых задач, таких как профессиональное моделирование, рендеринг и игры на высоких настройках. Однако RTX 4000 Mobile имеет более низкий энергопотребление (110 Вт против 95 Вт) и более конкурентоспособную цену, что делает его хорошим выбором для пользователей, которым не требуется максимальная производительность.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+100%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+36%
33.52
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+36%
33.52
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+36%
0.5238
TFLOPS
CUDA Cores
+41%
10,496
RT Cores
+41%
82
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+41%
82
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+18%
1,290
Boost Clock
+4%
1,665
Memory Clock
+29%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-14%
95 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+41%
328
ROP
+41%
82
L2 Cache
+33%
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
