Performance Rating
NVIDIA RTX 5000 Max-Q Ada Generation outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF by 17.18% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF
Expert Comparison
RTX 5000 Max-Q Ada Generation имеет более мощную архитектуру, большую память и пропускную способность, что делает её предпочтительной для тяжёлых задач, таких как 3D-рендеринг и машинное обучение. Она также обладает более высокой TDP (120 Вт) и базовой частотой (930 МГц), что позволяет ей выдавать лучшие результаты в тестах GPU Performance Index (15.6 против 13.3). RTX PRO 4000 Blackwell SFF, хотя и более энергоэффективна (70 Вт), менее мощна в вычислительных задачах и имеет меньшую память, что делает её более подходящей для офисных задач или средней сложности работы.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+50%
24
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+27%
32.69
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+27%
32.69
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+27%
0.5107
TFLOPS
CUDA Cores
+9%
9,728
RT Cores
+9%
76
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+9%
76
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+61%
930
Boost Clock
+17%
1,680
Memory Clock
+100%
2,250
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-42%
70 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+9%
304
ROP
+9%
76
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
