Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Xiaomi GeForce MX570 by 3,837.24% in the overall GPU ARK performance rating
Xiaomi GeForce MX570
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит Xiaomi GeForce MX570 в вычислительной мощности и производительности. MI300X имеет больше ядер, больше памяти (192 ГБ против 2 ГБ), большую пропускную способность (10.3 ТБ/с против 96 ГБ/с) и более высокие показатели FP32 (81.72 ТФЛОПС против 4.731 ТФЛОПС). MI300X также предназначена для больших вычислений и обработки больших данных, в то время как MX570 лучше подходит для легких задач, таких как базовая графика и простые вычисления.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+9,500%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+13,717%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+1,627%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+110,482%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+850%
19,456
RT Cores
16
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
16
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
+20%
1,000
Boost Clock
+82%
2,100
Memory Clock
+68%
2,525
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
-98%
15 W
Rendering
Texture Units (TMU)
+1,800%
1,216
ROP
16
L2 Cache
2 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
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
