Performance Rating
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server outperforms AMD Radeon Instinct MI250 by 12.93% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI250 лучше по пропускной способности памяти и общему количеству ядер, что делает его более подходящим для параллельных вычислений и научных расчетов. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server же обладает более высокой производительностью FP32 и большей памятью, что делает его предпочтительным для графики и машинного обучения в серверных приложениях.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+33%
128
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
1.79 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+187%
362.1
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+178%
126.0
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+2,200%
45.26
TFLOPS
CUDA Cores
+81%
24,064
RT Cores
188
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
188
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
+59%
1,590
Boost Clock
+54%
2,617
Memory Clock
+9%
1,750
Power Consumption
TDP/TGP
-17%
500 W
Recommended PSU
-10%
900 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+11%
832
ROP
188
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp4)
MLPerf, llama3.1-8b (fp4)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
Geekbench AI, FP16
Geekbench AI, INT8
Geekbench AI, FP32
MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)
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
