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 меньше ядер (8960 против 6144), но потребляет меньше энергии (70 Вт против 140 Вт). Он лучше подходит для менее требовательных задач, таких как офисная работа или базовые задачи машинного обучения. PNY DGX Spark с большей памятью и больше ядер обеспечивает лучшую производительность для сложных вычислений и обработки больших данных, что делает его предпочтительным выбором для интенсивных вычислительных задач.
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
