Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI325X outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded by 565.34% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X значительно превосходит NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded по многим параметрам. MI325X имеет больше ядер (19456 против 7680), большую память (288 ГБ HBM3e против 16 ГБ GDDR7) и гораздо большую пропускную способность (10.3 TB/s против 896.0 GB/s). Также MI325X имеет более высокий индекс производительности (100.0 против 15.0). MI325X лучше подходит для вычислений и больших дата-центров, тогда как RTX PRO 4000 Blackwell Embedded более подходящ для встраиваемых систем с меньшими требованиями к производительности.
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)
+2,401%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+213%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+19,905%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+153%
19,456
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
+23%
2,100
Memory Clock
+44%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-92%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+407%
1,216
ROP
L2 Cache
16 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
