Оценка производительности
AMD Radeon Instinct MI325X опережает NVIDIA Tesla T4 на 1 452,8% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK
NVIDIA Tesla T4
Экспертное сравнение
AMD Radeon Instinct MI325X значительно выигрывает у NVIDIA Tesla T4 по параметрам производительности и мощности. MI325X имеет гораздо больше ядер (19456 против 2560), большую пропускную способность памяти (10.3 TB/s против 320 GB/s) и более высокую максимальную частоту (2100 МГц против 1590 МГц). MI325X также предназначена для современных задач, таких как машинное обучение и вычисления, благодаря своей архитектуре CDNA 3.0.Tesla T4 подходит для менее требовательных задач, таких как виртуализация и обработка данных, из-за своей более низкой потребляемости энергии и старой архитектуры Turing.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки ДополнительноПамять
Объем памяти
+1 700%
288
ГБ
Тип памяти
Пропускная способность памяти
10.3 TB/s
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
+904%
653,7
TFLOPS
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
+904%
81,72
TFLOPS
FP64 (double)
+32 023%
81,72
TFLOPS
CUDA ядра
+660%
19 456
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
CUDA Toolkit (начало поддержки)
Статус CUDA Toolkit
Частоты и производительность
Base Clock
+71%
1 000
Boost Clock
+32%
2 100
Memory Clock
+102%
2 525
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
-82%
250 W
Разъём питания
TDP/TGP
-93%
70 W
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
+660%
1 216
ROP
L2 Cache
+300%
16 MB
Бенчмарки
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (bnb)
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (gptq)
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (unquantized)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (awq)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (bnb)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (gptq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (awq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (bnb)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (gptq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (awq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (bnb)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (gptq)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (Dummy)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
+107%
46.4 tokens/s
LLM Perf, Mistral-7B-Instruct-v0.2 (gptq)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (bnb)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (gptq)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (unquantized)
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Арендовать дешевле, чем покупать
H200 (141GB)
NVIDIA
Первая GPU с памятью HBM3e (141 ГБ) на архитектуре Hopper. Создана для генеративного ИИ и HPC задач. До 2X быстрее для LLM inference по сравнению с H100. Поддерживает FP8, FP16, TF32 и другие форматы точности.
от 375,0 руб/час
H100 80Gb PCIe (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
Tesla A100 (80GB)
NVIDIA
Видеокарта для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр. Создана специально для ML вычислений.
от 200,89 руб/час
RTX 4090 (48GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS 3.5, кодеками H.264/H.265/AV1 и увеличенной видеопамятью 48 ГБ GDDR6X.
от 81,85 руб/час
RTX 3090 (24GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 34,23 руб/час
RTX A5000 (24GB)
NVIDIA
Создана для обработки видеопотоков, готова к виртуализации. Профессиональная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 31,25 руб/час
Tesla A10 (24GB)
NVIDIA
Видеокарта идеальная для инференса ИИ, обработки видео, CAD и BIM проектирования, CAE исследований, поддерживающих вычисления на GPU.
от 26,79 руб/час
