Оценка производительности
NVIDIA H200 SXM 141 GB опережает NVIDIA Quadro 3000M X2 на 8 884,0% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK
NVIDIA Quadro 3000M X2
Экспертное сравнение
NVIDIA H200 SXM 141 GB значительно превосходит NVIDIA Quadro 3000M X2 по многим параметрам: количество ядер (16896 против 240), объем памяти (141 ГБ против 2 ГБ), пропускная способность (4.89 ТБ/с против 80 ГБ/с) и общую производительность (GPI 67.4 против 0.8). H200 SXM лучше подходит для современных задач, требующих высокой вычислительной мощности, таких как машинное обучение и большие данные. Quadro 3000M X2 более подходящий для графического дизайна и базовых задач в среде Windows.
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)
+15 388%
66,91
TFLOPS
FP64 (double)
+92 817%
33,45
TFLOPS
CUDA ядра
+6 940%
16 896
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
+2 540%
132
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
9.0
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
+155%
1 593
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
Разъём питания
TDP/TGP
-79%
150 W
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
+1 220%
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
