Оценка производительности
NVIDIA ION
Экспертное сравнение
NVIDIA H200 SXM 141 GB явно превосходит NVIDIA ION в практически всех параметрах. У H200 больше ядер, большая память (141 ГБ против 256 МБ), гораздо большая пропускная способность и вычислительная мощность (66.91 TFLOPS против 0.0352 TFLOPS). Он также потребляет намного больше энергии (700 Вт против 20 Вт) и предназначен для современных задач AI и вычислений. NVIDIA ION старее и предназначен для менее требовательных задач, таких как встраиваемые системы или легкая визуализация.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки ДополнительноПамять
Объем памяти
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)
+189 985%
66,91
TFLOPS
FP64 (double)
33,45
TFLOPS
CUDA ядра
+105 500%
16 896
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
+13 100%
132
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
CUDA Toolkit (начало поддержки)
CUDA Toolkit (устаревшая)
CUDA Toolkit (поддержка удалена)
Статус CUDA Toolkit
Частоты и производительность
Base Clock
1 500
Boost Clock
1 980
Memory Clock
1 593
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
Разъём питания
TDP/TGP
-97%
20 W
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
+6 500%
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 в Intelion Cloud
Доступна в аренде в Intelion Cloud
