NVIDIA CMP 170HX 8 GB vs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server

Сравнение NVIDIA CMP 170HX 8 GB с 8 Гб HBM2e и 4 480 ядрами против NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server с 96 Гб GDDR7 и 24 064 ядрами.

Загружаемся...

Оценка производительности

H200 H200
MI325X MI325X
A100 A100

NVIDIA CMP 170HX 8 GB

NVIDIA CMP 170HX 8 GB

RX 7900 XTX RX 7900 XTX
Instinct MI300X Instinct MI300X
MI250 MI250

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server

Содержание:

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

Память

Объем памяти

8 GB 96 GB

Тип памяти

HBM2e GDDR7

Пропускная способность памяти

1.49 TB/s 1.79 TB/s

Ширина шины памяти

4 096 бит 512 бит

ML-производительность

FP16 (half)

50,53 TFLOPS 126,0 TFLOPS

BF16

Нет Нет

TF32

Нет Нет

Вычислительная мощность

FP32 (float)

12,63 TFLOPS 126,0 TFLOPS

FP64 (double)

6,317 TFLOPS 1,968 TFLOPS

CUDA ядра

4 480 24 064

RT ядра

Нет 188

Архитектура и совместимость

Архитектура GPU

Ampere Blackwell 2.0

SM (Streaming Multiprocessor)

70 188

PCIe версия

PCIe 1.0 x4 PCIe 5.0 x16

Программная поддержка ML

CUDA версия

8.0
🔥 12.0

Частоты и производительность

Base Clock

1 140 1 590

Boost Clock

1 410 2 617

Memory Clock

1 458 1 750

Энергопотребление

TDP/TGP

🔥 -58% 250 W
600 W

Рекомендуемый БП

🔥 -40% 600 W
1000 W

Разъём питания

2x 8-pin 1x 16-pin

Рендеринг

Текстурные блоки (TMU)

280 752

ROP

Нет 188

L2 Cache

8 MB 128 MB

Бенчмарки

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp4)

3 250 tokens/s

MLPerf, llama3.1-8b (fp4)

5 758 tokens/s

Geekbench AI, FP16

53 322 points

Geekbench AI, INT8

28 264 points

Geekbench AI, FP32

37 299 points

MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)

3 767 tokens/s

Дополнительно

Слоты

IGP Dual-slot

Дата выпуска

1 сентября 2021 г. 18 марта 2025 г.

Дисплейные порты

No outputs
4x DisplayPort 2.1b

Арендовать дешевле, чем покупать