Performance Rating
PNY DGX Spark outperforms NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF by 30.9% in the overall GPU ARK performance rating
PNY DGX Spark
Expert Comparison
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF имеет меньшую память (24 ГБ GDDR7 против 128 ГБ LPDDR5X) и TDP (70 Вт против 140 Вт), но предлагает лучшую пропускную способность памяти (432.0 GB/s против 273.2 GB/s) и более высокую частоту boost (1432 МГц против 2418 МГц). PNY DGX Spark подходит для обработки больших объемов данных из-за большей памяти и более высокой производительности, но потребляет больше энергии и имеет более низкую пропускную способность памяти. RTX PRO 4000 Blackwell SFF лучше для задач с меньшим объемом данных и ограниченным энергопотреблением.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
+433%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+16%
29.71
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+16%
29.71
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+16%
0.4643
TFLOPS
CUDA Cores
+46%
8,960
RT Cores
+46%
70
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
+46%
70
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
12.1
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+189%
1,665
Boost Clock
+69%
2,418
Memory Clock
+5%
1,125
Power Consumption
Recommended PSU
-17%
250 W
Power Connector
TDP/TGP
-50%
70 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+37%
384
ROP
+46%
70
L2 Cache
+4%
50 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
