Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms Manli Polar Fox RTX 5070 Ti OC by 367.46% in the overall GPU ARK performance rating
Manli Polar Fox RTX 5070 Ti OC
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет значительно большее количество ядер и больше памяти (192 ГБ против 16 ГБ), что делает его более подходящим для вычислений и больших данных. Пропускная способность памяти также гораздо выше у MI300X (10.3 ТБ/с против 896 ГБ/с). Однако Manli Polar Fox RTX 5070 Ti OC предлагает более высокую частоту и лучшую производительность в играх благодаря своей более низкой TDP и более высокому GPI (20.1 против 94.1). MI300X лучше подходит для научных вычислений и AI, а RTX 5070 Ti OC — для гейминга и некоторых графических задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,100%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,370%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+84%
81.72
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+11,658%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+117%
19,456
RT Cores
70
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
70
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
+130%
2,295
Boost Clock
+18%
2,482
Memory Clock
+44%
2,525
Power Consumption
TDP/TGP
-60%
300 W
Recommended PSU
-39%
700 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+334%
1,216
ROP
70
L2 Cache
+200%
48 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
Additional
Slots
Release Date
Display Outputs
Renting is cheaper than buying
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.
from 299.11 RUB/hour
