Оценка производительности
NVIDIA H200 SXM 141 GB опережает PNY DGX Spark на 287,91% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK
PNY DGX Spark
Экспертное сравнение
NVIDIA H200 SXM 141 GB значительно превосходит PNY DGX Spark по многим параметрам: имеет больше ядер (16896 против 6144), большую пропускную способность памяти (4.89 TB/s против 273.2 GB/s) и большую производительность в FP32 (66.91 TFLOPS против 29.71 TFLOPS). H200 также требует значительно больше энергии (700 Вт против 140 Вт), что делает его более подходящим для высокопроизводительных вычислений и обработки больших данных. PNY DGX Spark лучше подходит для менее требовательных задач с низким энергопотреблением.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки ДополнительноПамять
Объем памяти
+10%
141
ГБ
Тип памяти
Пропускная способность памяти
4.89 TB/s
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
+801%
267,6
TFLOPS
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
+125%
66,91
TFLOPS
FP64 (double)
+7 104%
33,45
TFLOPS
CUDA ядра
+175%
16 896
RT ядра
48
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
+175%
132
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
12.1
CUDA Toolkit (начало поддержки)
Статус CUDA Toolkit
Частоты и производительность
Base Clock
+11%
1 665
Boost Clock
+22%
2 418
Memory Clock
+49%
1 593
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
-73%
300 W
Разъём питания
TDP/TGP
-80%
140 W
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
+38%
528
ROP
48
L2 Cache
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
