Performance Rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF outperforms NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation by 13.23% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF
Expert Comparison
NVIDIA RTX 4000 Mobile Ada Generation имеет больше ядер (7424 против 8960), но меньше памяти (12 ГБ против 24 ГБ) и более высокий TDP (110 Вт против 70 Вт). В то же время RTX PRO 4000 Blackwell SFF предлагает лучшую производительность за счет большего количества ядер и более высокого GPI (13.3 против 11.7). RTX 4000 Mobile лучше для задач с ограниченной памятью, таких как мобильные устройства или небольшие системы, тогда как RTX PRO 4000 Blackwell SFF подходит для требовательных к вычислениям задач с большим объемом данных.
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)
+4%
25.66
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+4%
25.66
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+4%
0.401
TFLOPS
CUDA Cores
+21%
8,960
RT Cores
+21%
70
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+21%
70
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+124%
1,290
Boost Clock
+16%
1,665
Memory Clock
+100%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-36%
70 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+21%
280
ROP
+21%
70
L2 Cache
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
