Performance Rating
NVIDIA H200 SXM 141 GB outperforms MSI RX 580 2048SP ARMOR 8 GB by 1,485.41% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA H200 SXM 141 GB
Expert Comparison
MSI RX 580 2048SP ARMOR 8 GB более подходящий для игр и базовых задач, таких как видео编码不能用在这里，请使用文本描述： MSI RX 580 2048SP ARMOR 8 GB лучше подходит для игр и базовых задач благодаря своей цене и производительности в играх. Она имеет TDP 150 Вт и более низкую мощность потребления по сравнению с NVIDIA H200 SXM. NVIDIA H200 SXM 141 GB предназначен для высокопроизводительных вычислений и AI-задач благодаря своему колоссальному объему памяти (141 ГБ HBM3e) и огромной пропускной способности (4.89 TB/s), что делает его неuitable для обычных игр или повседневных задач.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,662%
141
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
4.89 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+4,988%
267.6
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+1,172%
66.91
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+10,076%
33.45
TFLOPS
CUDA Cores
+725%
16,896
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
132
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
+28%
1,500
Boost Clock
+54%
1,980
Memory Clock
1,593
Power Consumption
TDP/TGP
-79%
150 W
Recommended PSU
-59%
450 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+312%
528
ROP
L2 Cache
+2,400%
50 MB
Benchmarks
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)
Additional
Slots
SXM Module
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
