Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI250 outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded by 238.59% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 имеет значительно больше ядер (13312 против 7680) и большую память (128 ГБ против 16 ГБ), что делает его более мощным для вычислений и больших данных. Однако NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded более энергоэффективный (TDP 80 Вт против 500 Вт) и лучше подходит для мобильных или небольших систем благодаря своей меньшей размерности и потреблению энергии. MI250 лучше для высокопроизводительных вычислений, а BlackwellEmbedded — для менее требовательных задач с ограниченными ресурсами.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+700%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,285%
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+73%
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+10,980%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+73%
13,312
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+3%
1,000
Boost Clock
1,700
Memory Clock
1,600
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-84%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+247%
832
ROP
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
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
