Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI325X outperforms NVIDIA T600 by 5,455.56% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA T600
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI325X значительно превосходит NVIDIA T600 по многим параметрам: количество ядер (19456 против 640), объем памяти (288 ГБ против 4 ГБ), пропускная способность (10.3 ТБ/с против 160 ГБ/с) и FP32-производительность (81.72 ТФЛОПС против 1.709 ТФЛОПС). MI325X также имеет гораздо больший TDP (1000 Вт против 40 Вт), что указывает на его мощность и использование для высокопроизводительных задач. Общее производительное индексное значение (GPI) также намного выше у MI325X (100.0 против 1.8). MI325X подходит для задач в области машинного обучения и вычислений, тогда как T600 более пригоден для легких задач и небольших вычислений.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+7,100%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+19,025%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+4,682%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+152,934%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+2,940%
19,456
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
10
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+36%
1,000
Boost Clock
+57%
2,100
Memory Clock
+102%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
-86%
200 W
Power Connector
TDP/TGP
-96%
40 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+2,940%
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
