Performance Rating
AMD Radeon Instinct MI300X outperforms NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server by 63.74% in the overall GPU ARK performance rating
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server
Expert Comparison
AMD Radeon Instinct MI300X имеет больше ядер (19456 против 24064 у NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell) и большую память (192 ГБ HBM3 против 96 ГБ GDDR7), что делает его предпочтительным для обработки больших объемов данных и высокопроизводительных вычислений. Однако NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell предлагает более высокую пропускную способность (1.79 TB/s против 10.3 TB/s у Radeon) и лучшую производительность в FP32 (126.0 TFLOPS против 81.72 TFLOPS у Radeon), что делает его более подходящим для графической обработки и машинного обучения.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
+100%
192
ГБ
Memory Type
Memory Bandwidth
+475%
10.3 TB/s
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+419%
653.7
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+54%
126.0
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
+4,052%
81.72
TFLOPS
CUDA Cores
+24%
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
+25%
2,617
Memory Clock
+44%
2,525
Power Consumption
TDP/TGP
-20%
600 W
Recommended PSU
-13%
1000 W
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
+62%
1,216
ROP
188
L2 Cache
16 MB
Benchmarks
MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp4)
MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)
MLPerf, llama3.1-405b (UNSET)
MLPerf, llama3.1-405b (fp16)
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)
+59%
5 975 tokens/s
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
