Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI250 outperforms NVIDIA CMP 90HX by 304.85% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA CMP 90HX
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 имеет более высокую пропускную способность памяти (3.28 TB/s против 760.3 GB/s) и больше ядер (13312 против 6400), что делает его предпочтительным для вычислений с большими объемами данных и параллельных вычислений. Однако NVIDIA CMP 90HX предлагает лучшую производительность в FP32 (21.89 TFLOPS против 45.26 TFLOPS) и заниженную энергопотребление (320 Вт против 500 Вт), что делает его более эффективным для задач с меньшим объемом данных и меньшей параллельностью.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,180%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,554%
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+107%
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+13,134%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+108%
13,312
RT Cores
50
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
50
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
+50%
1,500
Boost Clock
+1%
1,710
Memory Clock
+35%
1,600
Power Consumption
TDP/TGP
-36%
320 W
Recommended PSU
-22%
700 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+316%
832
ROP
50
L2 Cache
5 MB
Benchmarks
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
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
