Performance Rating
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server outperforms VASTARMOR RX 7900 XTX Starry Sky by 113.17% in the overall GPU ARK performance rating
VASTARMOR RX 7900 XTX Starry Sky
Expert Comparison
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server значительно превосходит VASTARMOR RX 7900 XTX Starry Sky по количеству ядер (24064 против 6144), объему памяти (96 ГБ против 24 ГБ) и пропускной способности (1.79 ТБ/с против 960 ГБ/с). Эта видеокарта лучше подходит для интенсивных серверных задач, научных вычислений и машинного обучения. В то время как VASTARMOR RX 7900 XTX Starry Sky более подходящ для игр и легких вычислений благодаря своим более низким потреблениям энергии (355 Вт против 600 Вт) и более высокой базовой частоте.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+300%
96
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
1.79 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+3%
126.0
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+105%
126.0
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+3%
1.968
TFLOPS
CUDA Cores
+292%
24,064
RT Cores
+96%
188
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
188
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+21%
1,929
Boost Clock
+5%
2,617
Memory Clock
+43%
2,500
Power Consumption
Recommended PSU
-25%
750 W
Power Connector
TDP/TGP
-41%
355 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+96%
752
ROP
+96%
188
L2 Cache
6 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp4)
MLPerf, llama3.1-8b (fp4)
Geekbench AI, FP16
Geekbench AI, INT8
Geekbench AI, FP32
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
