Performance Rating
NVIDIA GRID M40 outperforms AMD Radeon Instinct MI250 by 0.84% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA GRID M40
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 имеет больше ядер и значительно большую память (128 ГБ HBM2e против 8 ГБ GDDR5), что делает его предпочтительным для вычислительных задач и больших объемов данных. Однако NVIDIA GRID M40 обладает гораздо большей пропускной способностью памяти (83.20 GB/s против 3.28 TB/s) и значительно более высокой производительностью в FP32 (793.3 TFLOPS против 45.26 TFLOPS), что делает его лучшим выбором для графических задач и высокопроизводительных вычислений в реальном времени. MI250 подходит для обработки больших наборов данных и машинного обучения, тогда как GRID M40 лучше для виртуализации и графики.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+1,500%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
3.28 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
45.26
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+182,474%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+3,367%
13,312
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
1,000
Boost Clock
1,700
Memory Clock
+23%
1,600
Power Consumption
TDP/TGP
-90%
50 W
Recommended PSU
-72%
250 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+2,500%
832
ROP
L2 Cache
+700%
16 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
