GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY vs NVIDIA RTX 2000 Embedded Ada Generation

Сравнение GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY с 32 Гб GDDR7 и 21 760 ядрами против NVIDIA RTX 2000 Embedded Ada Generation с 8 Гб GDDR6 и 3 072 ядрами.

Загружаемся...

Оценка производительности

GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY опережает NVIDIA RTX 2000 Embedded Ada Generation на 624,88% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY

47,2

GIGABYTE AORUS RTX 5090 INFINITY

47,2
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA RTX 2000 Embedded Ada Generation

6,5

NVIDIA RTX 2000 Embedded Ada Generation

6,5

Содержание:

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

Память

Объем памяти

🔥 +300% 32 ГБ
8 GB

Тип памяти

GDDR7 GDDR6

Пропускная способность памяти

🔥 1.79 TB/s
256.0 GB/s

Ширина шины памяти

512 бит 128 бит

ML-производительность

FP16 (half)

🔥 +862% 118,8 TFLOPS
12,35 TFLOPS

BF16

Нет Нет

TF32

Нет Нет

Вычислительная мощность

FP32 (float)

🔥 +862% 118,8 TFLOPS
12,35 TFLOPS

FP64 (double)

🔥 +862% 1,856 TFLOPS
0,193 TFLOPS

CUDA ядра

🔥 +608% 21 760
3 072

RT ядра

🔥 +608% 170
24

Архитектура и совместимость

Архитектура GPU

Blackwell 2.0 Ada Lovelace

SM (Streaming Multiprocessor)

🔥 +608% 170
24

PCIe версия

PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16

Программная поддержка ML

CUDA версия

🔥 12.0
8.9

Частоты и производительность

Base Clock

🔥 +32% 2 017
1 530

Boost Clock

🔥 +36% 2 730
2 010

Memory Clock

1 750
🔥 +14% 2 000

Энергопотребление

Рекомендуемый БП

950 W Нет

Разъём питания

1x 16-pin None

TDP/TGP

575 W
🔥 -91% 50 W

Рендеринг

Текстурные блоки (TMU)

🔥 +608% 680
96

ROP

🔥 +608% 170
24

L2 Cache

🔥 +700% 96 MB
12 MB

Дополнительно

Слоты

Triple-slot IGP

Дата выпуска

30 января 2025 г. 21 марта 2023 г.

Дисплейные порты

1x HDMI 2.1b
3x DisplayPort 2.1b
Portable Device Dependent

Арендовать дешевле, чем покупать