Performance Rating
NVIDIA A800 SXM4 80 GB outperforms NVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell Mobile by 134.51% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell Mobile
Expert Comparison
NVIDIA A800 SXM4 80 GB обладает значительно большей пропускной способностью памяти (2.04 TB/s против 672.0 GB/s) и более высоким GPI (25.9 против 11.0), что делает его лучшим выбором для вычислительных задач, машинного обучения и больших данных. Он также имеет гораздо больше ядер и оперативной памяти, что обеспечивает лучшую производительность при работе с большими объемами данных. NVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell Mobile подходит для более轻量级的任务，这里翻译为：“NVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell Mobile 更适合于轻量级任务和基本图形处理。”
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+567%
80
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
2.04 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+313%
77.97
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
311.84
TFLOPS
TF32 (TensorFloat)
155.92
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+3%
19.49
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+3,200%
9.746
TFLOPS
CUDA Cores
+17%
6,912
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+135%
108
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+36%
1,155
Boost Clock
1,410
Memory Clock
1,593
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-85%
60 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+135%
432
ROP
L2 Cache
40 MB
Additional
Slots
SXM Module
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
