Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI325X outperforms NVIDIA RTX 5000 Max-Q Ada Generation by 543.09% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX 5000 Max-Q Ada Generation
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X значительно превосходит NVIDIA RTX 5000 Max-Q Ada Generation по пропускной способности памяти (10.3 TB/s против 576.0 GB/s) и общему количеству ядер (19456 против 9728). MI325X также имеет более высокую производительность в FP32 вычислениях (81.72 TFLOPS против 32.69 TFLOPS). Этот GPU лучше подходит для вычислительных задач, научных исследований и обработки больших данных. RTX 5000 Max-Q Ada Generation лучше для графических задач, игр и менее интенсивных вычислительных задач благодаря своей более низкой потребляемости энергии (120 Вт против 1000 Вт).
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,700%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,900%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+150%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+15,902%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+100%
19,456
RT Cores
76
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
76
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+8%
1,000
Boost Clock
+25%
2,100
Memory Clock
+12%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-88%
120 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+300%
1,216
ROP
76
L2 Cache
+300%
64 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (Dummy)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
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
