ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO vs NVIDIA H200 SXM 141 GB

Сравнение ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO с 6 Гб GDDR6 и 1 536 ядрами против NVIDIA H200 SXM 141 GB с 141 Гб HBM3e и 16 896 ядрами.

Загружаемся...

Оценка производительности

NVIDIA H200 SXM 141 GB опережает ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO на 1 492,91% в суммарном рейтинге производительности GPU ARK

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO

4,2

ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO

4,2
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA H200 SXM 141 GB

67,4

NVIDIA H200 SXM 141 GB

67,4

Экспертное сравнение

ASUS DUAL GTX 1660 Ti EVO более подходящий для игр и базовых задач, таких как видео редактирование. Она имеет более низкую мощность потребления (120 Вт) и доступную память (6 ГБ GDDR6), но с меньшим количеством ядер (1536) и пропускной способностью (288.0 GB/s). NVIDIA H200 SXM 141 GB идеален для вычислительных задач высокой сложности, таких как машинное обучение и научные исследования. С 16896 ядрами, 141 ГБ HBM3e и пропускной способностью 4.89 TB/s, он значительно превосходит GTX 1660 Ti по всем параметрам. Однако его высокая мощность потребления (700 Вт) и высокая цена делают его неудобным для повседневного использования.

Содержание:

Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг Бенчмарки Дополнительно

Память

Объем памяти

6 ГБ
🔥 +2 250% 141 ГБ

Тип памяти

GDDR6 HBM3e

Пропускная способность памяти

288.0 GB/s
🔥 4.89 TB/s

Ширина шины памяти

192 бит 6 144 бит

ML-производительность

FP16 (half)

10,87 TFLOPS
🔥 +2 362% 267,6 TFLOPS

BF16

Нет Нет

TF32

Нет Нет

Вычислительная мощность

FP32 (float)

5,437 TFLOPS
🔥 +1 131% 66,91 TFLOPS

FP64 (double)

0,1699 TFLOPS
🔥 +19 588% 33,45 TFLOPS

CUDA ядра

1 536
🔥 +1 000% 16 896

RT ядра

Нет Нет

Архитектура и совместимость

Архитектура GPU

Turing Hopper

SM (Streaming Multiprocessor)

24
🔥 +450% 132

PCIe версия

PCIe 3.0 x16 PCIe 5.0 x16

Программная поддержка ML

CUDA версия

7.5
🔥 9.0

Частоты и производительность

Base Clock

1 500
🔥 1 500

Boost Clock

1 770
🔥 +12% 1 980

Memory Clock

1 500
🔥 +6% 1 593

Энергопотребление

TDP/TGP

🔥 -83% 120 W
700 W

Рекомендуемый БП

🔥 -73% 300 W
1100 W

Разъём питания

1x 8-pin 8-pin EPS

Рендеринг

Текстурные блоки (TMU)

96
🔥 +450% 528

ROP

Нет Нет

L2 Cache

1536 KB
🔥 50 MB

Бенчмарки

MLPerf, llama2-70b-99.9 (UNSET)

3 534 tokens/s

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp16)

3 553 tokens/s

MLPerf, llama2-70b-99.9 (fp8)

2 444 tokens/s

MLPerf, llama3.1-405b (fp16)

40.8 tokens/s

MLPerf, llama3.1-405b (fp8)

25.3 tokens/s

MLPerf, llama3.1-8b (fp8)

5 161 tokens/s

MLPerf, deepseek-r1 (fp8)

1 113 tokens/s

MLPerf, mixtral-8x7b (fp8)

7 132 tokens/s

Дополнительно

Слоты

Triple-slot
🔥 SXM Module

Дата выпуска

22 февраля 2019 г. 18 ноября 2024 г.

Дисплейные порты

1x DVI
1x HDMI 2.0
1x DisplayPort 1.4a

1x DVI
2x HDMI 2.0
1x DisplayPort 1.4a
No outputs

Арендовать дешевле, чем покупать