Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI355X outperforms NVIDIA A100 PCIe 80 GB by 264.88% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA A100 PCIe 80 GB
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI355X имеет значительно большую память (288 ГБ HBM3e против 80 ГБ HBM2e) и гораздо большую пропускную способность (8.19 TB/s против 1.94 TB/s), что делает его более эффективным для вычислений с большими объемами данных и высокой интенсивностью вычислений. Однако NVIDIA A100 PCIe 80 GB предлагает больше ядер (6912 против 16384) и более высокую производительность в FP32 (19.49 TFLOPS против 78.64 TFLOPS), что делает его лучшим выбором для приложений, требующих высокой параллельной вычислительной мощности. MI355X подходит для задач с большими объемами данных, таких как машинное обучение и научные вычисления, в то время как A100 лучше для широкого спектра вычислительных задач, включая тренировку больших моделей нейронных сетей.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+260%
288
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
+322%
8.19 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+707%
629.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
311.84
TFLOPS
TF32 (TensorFloat)
155.92
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+303%
78.64
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+707%
78.64
TFLOPS
CUDA Cores
+137%
16,384
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
108
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
+6%
1,065
Boost Clock
+70%
2,400
Memory Clock
+32%
2,000
Power Consumption
TDP/TGP
-79%
300 W
Recommended PSU
-61%
700 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+137%
1,024
ROP
L2 Cache
+400%
80 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (mxfp4)
MLPerf, llama3.1-405b (mxfp4)
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
