NVIDIA H200 SXM 141 GB vs NVIDIA Quadro NVS 130M

Сравнение NVIDIA H200 SXM 141 GB с 141 Гб HBM3e и 16 896 ядрами против NVIDIA Quadro NVS 130M с 256 Гб DDR2 и 8 ядрами.

Загружаемся...

Оценка производительности

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

NVIDIA H200 SXM 141 GB

67,4

NVIDIA H200 SXM 141 GB

67,4
RX 7900 XTX RX 7900 XTX
MI250 MI250
Instinct MI300X Instinct MI300X

NVIDIA Quadro NVS 130M

NVIDIA Quadro NVS 130M

Содержание:

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

Память

Объем памяти

🔥 141 ГБ
256 MB

Тип памяти

HBM3e DDR2

Пропускная способность памяти

🔥 4.89 TB/s
11.20 GB/s

Ширина шины памяти

6 144 бит 64 бит

ML-производительность

FP16 (half)

🔥 267,6 TFLOPS
Нет

BF16

Нет Нет

TF32

Нет Нет

Вычислительная мощность

FP32 (float)

🔥 +522 634% 66,91 TFLOPS
0,0128 TFLOPS

FP64 (double)

🔥 33,45 TFLOPS
Нет

CUDA ядра

🔥 +211 100% 16 896
8

RT ядра

Нет Нет

Архитектура и совместимость

Архитектура GPU

Hopper Tesla

SM (Streaming Multiprocessor)

🔥 +13 100% 132
1

PCIe версия

PCIe 5.0 x16 PCIe 2.0 x16

Программная поддержка ML

CUDA версия

🔥 9.0
1.1

Частоты и производительность

Base Clock

🔥 1 500
Нет

Boost Clock

🔥 1 980
Нет

Memory Clock

🔥 +128% 1 593
700

Энергопотребление

TDP/TGP

700 W
🔥 -99% 10 W

Рекомендуемый БП

1100 W Нет

Разъём питания

8-pin EPS None

Рендеринг

Текстурные блоки (TMU)

🔥 +6 500% 528
8

ROP

Нет Нет

L2 Cache

🔥 +212% 50 MB
16 KB

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

🔥 SXM Module
Нет

Дата выпуска

18 ноября 2024 г. 9 мая 2007 г.

Дисплейные порты

No outputs
Portable Device Dependent

Арендовать дешевле, чем покупать