NVIDIA A800 SXM4 80 GB vs NVIDIA H100 PCIe 80 GB

Comparison of NVIDIA A800 SXM4 80 GB with 80 GB HBM2e and 6,912 cores vs NVIDIA H100 PCIe 80 GB with 80 GB HBM2e and 14,592 cores.

Loading...

Performance Rating

NVIDIA H100 PCIe 80 GB outperforms NVIDIA A800 SXM4 80 GB by 70.14% in the overall GPU ARK performance rating

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

25.9
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA H100 PCIe 80 GB

44.1

NVIDIA H100 PCIe 80 GB

44.1

Expert Comparison

NVIDIA H100 PCIe 80 GB имеет больше ядер (14592 против 6912) и значительно большую вычислительную мощность в FP32 (51.22 TFLOPS против 19.49 TFLOPS), что делает его предпочтительным для высокопроизводительных вычислений и AI-задач. Однако NVIDIA A800 SXM4 80 GB имеет более высокий TDP (400 Вт против 350 Вт), что может указывать на лучшую термическую стабильность при высоких нагрузках. H100 лучше подходит для сложных научных расчетов и обработки больших данных.

Contents:

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

Memory

Memory Size

80 ГБ 80 ГБ

Memory Type

HBM2e HBM2e

Memory Bandwidth

2.04 TB/s 2.04 TB/s

Memory Bus Width

5,120 бит 5,120 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

77.97 TFLOPS
🔥 +163% 204.9 TFLOPS

BF16 (Brain Float)

🔥 311.84 TFLOPS
No

TF32 (TensorFloat)

🔥 155.92
No

Compute Power

FP32 (Single Precision)

19.49 TFLOPS
🔥 +163% 51.22 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

9.746 TFLOPS
🔥 +163% 25.61 TFLOPS

CUDA Cores

6,912
🔥 +111% 14,592

RT Cores

No No

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

Ampere Hopper

SM (Streaming Multiprocessor)

108
🔥 +6% 114

PCIe Version

PCIe 4.0 x16 PCIe 5.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

8.0
🔥 9.0

Clocks & Performance

Base Clock

🔥 +5% 1,155
1,095

Boost Clock

1,410
🔥 +24% 1,755

Memory Clock

1,593 1,593

Power Consumption

TDP/TGP

400 W
🔥 -12% 350 W

Recommended PSU

800 W
🔥 -6% 750 W

Power Connector

None 1x 16-pin

Rendering

Texture Units (TMU)

432
🔥 +6% 456

ROP

No No

L2 Cache

40 MB
🔥 +25% 50 MB

Benchmarks

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)

1 222 tokens/s

MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)

3 466 tokens/s

Additional

Slots

🔥 SXM Module
Dual-slot

Release Date

Aug. 11, 2022 Oct. 17, 2022

Display Outputs

No outputs
No outputs

Renting is cheaper than buying