AMD Radeon Instinct MI300X vs AMD Radeon R9 M395X Mac Edition

Сравнение AMD Radeon Instinct MI300X с 192 Гб HBM3 и 19 456 ядрами против AMD Radeon R9 M395X Mac Edition с 4 Гб GDDR5 и 2 048 ядрами.

Загружаемся...

Оценка производительности

AMD Radeon Instinct MI300X опережает AMD Radeon R9 M395X Mac Edition на 3 026,25% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

AMD Radeon Instinct MI300X

94,1

AMD Radeon Instinct MI300X

94,1
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

AMD Radeon R9 M395X Mac Edition

3,0

AMD Radeon R9 M395X Mac Edition

3,0

Экспертное сравнение

AMD Radeon Instinct MI300X значительно превосходит AMD Radeon R9 M395X Mac Edition по многим параметрам. MI300X имеет гораздо больше ядер (19456 против 2048), большую память (192 ГБ HBM3 против 4 ГБ GDDR5) и значительно большую пропускную способность (10.3 TB/s против 174.7 GB/s). MI300X также обладает более высокой производительностью в FP32 (81.72 TFLOPS против 3.723 TFLOPS) и более высокой TDP (750 Вт против 250 Вт). MI300X подходит для вычислительных задач, машинного обучения и других интенсивных вычислений, в то время как R9 M395X больше подходит для игр и базовых графических задач.

Содержание:

Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки Дополнительно

Память

Объем памяти

🔥 +4 700% 192 ГБ
4 GB

Тип памяти

HBM3 GDDR5

Пропускная способность памяти

🔥 10.3 TB/s
174.7 GB/s

Ширина шины памяти

8 192 бит 256 бит

ML-производительность

FP16 (half)

🔥 +17 458% 653,7 TFLOPS
3,723 TFLOPS

BF16

Нет Нет

TF32

Нет Нет

Вычислительная мощность

FP32 (float)

🔥 +2 095% 81,72 TFLOPS
3,723 TFLOPS

FP64 (double)

🔥 +35 018% 81,72 TFLOPS
0,2327 TFLOPS

CUDA ядра

🔥 +850% 19 456
2 048

RT ядра

Нет Нет

Архитектура и совместимость

Архитектура GPU

CDNA 3.0 GCN 3.0

SM (Streaming Multiprocessor)

Нет Нет

PCIe версия

PCIe 5.0 x16 MXM-B (3.0)

Программная поддержка ML

CUDA версия

Нет Нет

Статус CUDA Toolkit

Поддерживается Поддерживается

Частоты и производительность

Base Clock

🔥 1 000
Нет

Boost Clock

🔥 2 100
Нет

Memory Clock

🔥 +85% 2 525
1 365

Энергопотребление

Рекомендуемый БП

1150 W Нет

Разъём питания

None None

TDP/TGP

750 W
🔥 -67% 250 W

Рендеринг

Текстурные блоки (TMU)

🔥 +850% 1 216
128

ROP

Нет Нет

L2 Cache

🔥 16 MB
512 KB

Бенчмарки

MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)

1 983 tokens/s

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)

1 740 tokens/s

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)

1 057 tokens/s

MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)

30.4 tokens/s

MLPerf, llama3.1-405b (fp16)

34.8 tokens/s

llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0

232.9 tokens/s

MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)

5 975 tokens/s

Дополнительно

Слоты

OAM Module MXM Module

Дата выпуска

6 декабря 2023 г. 5 мая 2015 г.

Дисплейные порты

No outputs
Portable Device Dependent

Арендовать дешевле, чем покупать