Performance Rating
NVIDIA B300 outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded by 378.58% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded
Expert Comparison
NVIDIA B300 значительно выигрывает у NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell Embedded по многим параметрам. У B300 больше ядер (18944 против 7680), больше памяти (144 ГБ HBM3e против 16 ГБ GDDR7) и большая пропускная способность (4.10 ТБ/с против 896 ГБ/с). B300 также имеет более высокую частоту boost (2032 МГц против 1702 МГц) и значительно лучший GPI (71.9 против 15.0). B300 лучше подходит для тяжелых вычислительных задач, таких как машинное обучение и научные вычисления.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+800%
144
ГБ ×2 (288 ГБ)
Memory Type
Memory Bandwidth
4.10 TB/s
×2 (8.2 TB/s)
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
1.2318
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+195%
76.99
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+194%
1.2029
TFLOPS
CUDA Cores
+147%
18,944
×2 (37888)
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+147%
148
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.0
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+71%
1,665
Boost Clock
+19%
2,032
Memory Clock
+14%
2,000
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-94%
80 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+147%
592
×2 (1184)
ROP
L2 Cache
50 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
