Оценка производительности
GPU от AMD на процессоре Meso. 28 nm техпроцесс в TSMC. Выпущена 03.06.2015.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг ДополнительноПамять
Объем памяти
Тип памяти
Пропускная способность памяти
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
FP64 (double)
CUDA ядра
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
Статус CUDA Toolkit
Частоты и производительность
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
Разъём питания
TDP/TGP
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
ROP
L2 Cache
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
Видеокарта AMD Radeon R8 M365DX предназначена для базового гейминга и выполнения простых задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Она не предназначена для высокопроизводительных игр или сложных вычислений. Для рендеринга также слишком медленна.
AMD Radeon R8 M365DX можно сравнить с NVIDIA GeForce GTX 750 Ti. Обе карты имеют схожую производительность в базовом гейминге, но R8 M365DX немного уступает по FP32 вычислениям. Она также может конкурировать с более старыми моделями серии Radeon R7.
Видеокарта AMD Radeon R8 M365DX потребляет небольшое количество энергии, обычно около 30 Вт. Она не требует специального питания и может быть подключена к стандартному разъему питания 6-Pin. Охлаждение также не является проблемой, так как она не имеет высоких тепловыделений.
В 2025-2026 годах видеокарта AMD Radeon R8 M365DX будет устаревшей и не будет подходить для современных игр или других требовательных задач. Лучше рассмотреть более новые модели, которые будут обеспечивать лучшую производительность и совместимость с современными системами.
Рекомендации
Эта видеокарта хорошо подходит для игр и базового рендеринга, но ее мощности недостаточно для серьезных задач машинного обучения или глубокого обучения. Она также не предназначена для профессионального рендеринга или других вычислительно интенсивных задач.
Арендовать дешевле, чем покупать
H200 (141GB)
NVIDIA
Первая GPU с памятью HBM3e (141 ГБ) на архитектуре Hopper. Создана для генеративного ИИ и HPC задач. До 2X быстрее для LLM inference по сравнению с H100. Поддерживает FP8, FP16, TF32 и другие форматы точности.
от 375,0 руб/час
H100 80Gb PCIe (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3. 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.
от 299,11 руб/час
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.
от 299,11 руб/час
Tesla A100 (80GB)
NVIDIA
Видеокарта для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр. Создана специально для ML вычислений.
от 200,89 руб/час
RTX 4090 (48GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS 3.5, кодеками H.264/H.265/AV1 и увеличенной видеопамятью 48 ГБ GDDR6X.
от 81,85 руб/час
RTX 3090 (24GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 34,23 руб/час
RTX A5000 (24GB)
NVIDIA
Создана для обработки видеопотоков, готова к виртуализации. Профессиональная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 31,25 руб/час
Tesla A10 (24GB)
NVIDIA
Видеокарта идеальная для инференса ИИ, обработки видео, CAD и BIM проектирования, CAE исследований, поддерживающих вычисления на GPU.
от 26,79 руб/час
