Performance Rating
NVIDIA H200 SXM 141 GB outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 474.91% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation
Expert Comparison
NVIDIA H200 SXM 141 GB лучше по многим параметрам: имеет больше ядер (16896 против 7424), большую пропускную способность памяти (4.89 TB/s против 432.0 GB/s) и значительно более высокую производительность FP32 (66.91 TFLOPS против 24.72 TFLOPS). Подходит для тяжелых вычислений и AI-задач. NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation более компактный и энергоэффективный, но менее мощный, что делает его подходящим для мобильных устройств или менее требовательных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,075%
141
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
4.89 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+983%
267.6
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+171%
66.91
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+8,559%
33.45
TFLOPS
CUDA Cores
+128%
16,896
RT Cores
58
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+128%
132
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
9.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+16%
1,500
Boost Clock
+19%
1,980
Memory Clock
+41%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-84%
110 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+128%
528
ROP
58
L2 Cache
+4%
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
