Performance Rating
NVIDIA Tesla T4
Expert Comparison
Intel UHD Graphics 730 подходит для базовых задач, таких как просмотр видео и выполнение легких приложений. Он потребляет меньше энергии (15 Вт) и имеет более высокую FP32 производительность (499.2 TFLOPS). NVIDIA Tesla T4 предназначен для профессиональных вычислений и обработки данных, обладает значительно большей памятью (16 ГБ GDDR6) и пропускной способностью (320.0 GB/s), что делает его предпочтительным для сложных задач, таких как машинное обучение и виртуальная реальность.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
+1,433%
998.4
TFLOPS
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
+6,032%
499.2
TFLOPS
FP64 (Double Precision)
CUDA Cores
192
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
300
Boost Clock
1,300
Memory Clock
Power Consumption
TDP/TGP
-79%
15 W
Recommended PSU
Power Connector
Rendering
Texture Units (TMU)
12
ROP
L2 Cache
Benchmarks
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (bnb)
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (gptq)
LLM Perf, Llama-2-7b-hf (unquantized)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (awq)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (bnb)
LLM Perf, Llama-3.1-8B-Instruct (gptq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (awq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (bnb)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B (gptq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (awq)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (bnb)
LLM Perf, Meta-Llama-3-8B-Instruct (gptq)
llama.cpp, llama-2-7b-Q4_0
LLM Perf, Mistral-7B-Instruct-v0.2 (gptq)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (bnb)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (gptq)
LLM Perf, Mistral-7B-v0.1 (unquantized)
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
