AMD Radeon Instinct MI250 vs NVIDIA A800 SXM4 80 GB

Comparison of AMD Radeon Instinct MI250 with 128 GB HBM2e and 13,312 cores vs NVIDIA A800 SXM4 80 GB with 80 GB HBM2e and 6,912 cores.

Loading...

Performance Rating

AMD Radeon Instinct MI250 outperforms NVIDIA A800 SXM4 80 GB by 96.56% in the overall GPU ARK performance rating

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

AMD Radeon Instinct MI250

50.9

AMD Radeon Instinct MI250

50.9
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9

Expert Comparison

AMD Radeon Instinct MI250 обладает большей памятью (128 ГБ против 80 ГБ) и значительно выше пропускной способностью (3.28 TB/s против 2.04 TB/s), что делает его более подходящим для вычислений и больших данных. Однако NVIDIA A800 SXM4 80 GB имеет больше ядер (6912 против 13312) и более высокую производительность в FP32 (19.49 TFLOPS против 45.26 TFLOPS), что делает его лучшим выбором для графических задач и игр.

Contents:

Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks Additional

Memory

Memory Size

🔥 +60% 128 ГБ
80 ГБ

Memory Type

HBM2e HBM2e

Memory Bandwidth

🔥 +61% 3.28 TB/s
2.04 TB/s

Memory Bus Width

8,192 бит 5,120 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

🔥 +364% 362.1 TFLOPS
77.97 TFLOPS

BF16 (Brain Float)

No
🔥 311.84 TFLOPS

TF32 (TensorFloat)

No
🔥 155.92

Compute Power

FP32 (Single Precision)

🔥 +132% 45.26 TFLOPS
19.49 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

🔥 +364% 45.26 TFLOPS
9.746 TFLOPS

CUDA Cores

🔥 +93% 13,312
6,912

RT Cores

No No

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

CDNA 2.0 Ampere

SM (Streaming Multiprocessor)

No
🔥 108

PCIe Version

PCIe 4.0 x16 PCIe 4.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

No 8.0

Clocks & Performance

Base Clock

1,000
🔥 +16% 1,155

Boost Clock

🔥 +21% 1,700
1,410

Memory Clock

🔥 1,600
1,593

Power Consumption

TDP/TGP

500 W
🔥 -20% 400 W

Recommended PSU

900 W
🔥 -11% 800 W

Power Connector

2x 8-pin None

Rendering

Texture Units (TMU)

🔥 +93% 832
432

ROP

No No

L2 Cache

16 MB
🔥 +150% 40 MB

Benchmarks

llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0

63.9 tokens/s

Additional

Slots

Dual-slot
🔥 SXM Module

Release Date

Nov. 8, 2021 Aug. 11, 2022

Display Outputs

No outputs
No outputs

Renting is cheaper than buying