Оценка производительности
NVIDIA H200 SXM 141 GB опережает AMD FirePro W5000 на 4 891,11% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK
NVIDIA H200 SXM 141 GB
Экспертное сравнение
AMD FirePro W5000 лучше всего подходит для задач среднего уровня сложности, таких как CAD, 3D моделирование и некоторые виды анализа данных. Он имеет более низкую мощность потребления (75 Вт) и более умеренные характеристики. NVIDIA H200 SXM с архитектурой Hopper значительно превосходит FirePro W5000 по многим параметрам. У него гораздо больше ядер (16896 против 768), больше памяти (141 ГБ HBM3e против 2 ГБ GDDR5) и гораздо большая пропускная способность (4.89 ТБ/с против 102.4 ГБ/с). Этот GPU предназначен для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и других интенсивных задач, требующих огромные объемы обработки данных.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки ДополнительноПамять
Объем памяти
+6 950%
141
ГБ
Тип памяти
Пропускная способность памяти
4.89 TB/s
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
267,6
TFLOPS
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
+5 180%
66,91
TFLOPS
FP64 (double)
+42 135%
33,45
TFLOPS
CUDA ядра
+2 100%
16 896
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
132
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
CUDA Toolkit (начало поддержки)
Статус CUDA Toolkit
Частоты и производительность
Base Clock
1 500
Boost Clock
1 980
Memory Clock
+99%
1 593
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
-77%
250 W
Разъём питания
TDP/TGP
-89%
75 W
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
+1 000%
528
ROP
L2 Cache
50 MB
Бенчмарки
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
MLPerf, llama3.1-405b (fp8)
MLPerf, llama3.1-8b (fp8)
MLPerf, deepseek-r1 (fp8)
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
Дополнительно
Слоты
SXM Module
Дата выпуска
Дисплейные порты
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
