Startseite / GPU-Vergleich / NVIDIA H200 SXM 141 GB oder NVIDIA H800 PCIe 80 GB: Was ist besser?

NVIDIA H200 SXM 141 GB

vs

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

GPU-Vergleichsergebnis

Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse eines Vergleichs von NVIDIA H200 SXM 141 GB und NVIDIA H800 PCIe 80 GB Grafikkarten basierend auf wichtigen Leistungsmerkmalen sowie Stromverbrauch und vielem mehr.

Vorteile

NVIDIA H200 SXM 141 GB

Höher Boost-Takt: 1980 MHz (1980 MHz vs 1755MHz)
Größer Speichergröße: 141GB (141GB vs 80GB)
Neuer Erscheinungsdatum: November 2024 (November 2024 vs March 2022)

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

Höher Bandbreite: 2039 GB/s (3.36TB/s vs 2039 GB/s)
Mehr Shading-Einheiten: 18432 (16896 vs 18432)

Basic

NVIDIA

Markenname

NVIDIA

November 2024

Erscheinungsdatum

March 2022

Desktop

Plattform

Professional

H200 SXM 141 GB

Modellname

H800 PCIe 80 GB

Tesla Hopper(Hxx)

Generation

NVIDIA Hopper

1590 MHz

Basis-Takt

1095MHz

1980 MHz

Boost-Takt

1755MHz

PCIe 5.0 x16

Bus-Schnittstelle

PCIe 5.0 x16

80 billion

Transistoren

80,000 million

528

Tensor-Kerne

Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.

528

TMUs

Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.

456

TSMC

Foundry

TSMC

5 nm

Prozessgröße

4 nm

Hopper

Architektur

Hopper

Speicherspezifikationen

141GB

Speichergröße

80GB

HBM3e

Speichertyp

HBM2e

5120bit

Speicherbus

Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.

5120bit

1313 MHz

Speichertakt

1593MHz

3.36TB/s

Bandbreite

Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.

2039 GB/s

Anzeige und Medien

No outputs

Ausgänge

No outputs

Theoretische Leistung

47.52 GPixel/s

Pixeltakt

Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.

42.12 GPixel/s

1045 GTexel/s

Texture-Takt

Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.

800.3 GTexel/s

267.6 TFLOPS

FP16 (halbe Genauigkeit)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.

1513 TFLOPS

33.45 TFLOPS

FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.

0.8 TFLOPS

65.572 TFLOPS

FP32 (float)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.

52.244 TFLOPS

Verschiedenes

132

SM-Anzahl

Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.

114

16896

Shading-Einheiten

Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.

18432

256 KB (per SM)

L1-Cache

256 KB (per SM)

50 MB

L2-Cache

50MB

700W

TDP (Thermal Design Power)

350W

3.0

OpenCL-Version

3.0

9.0

CUDA

9.0

8-pin EPS

Stromanschlüsse

1x 16-pin

ROPs

Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.

1100 W

Empfohlene PSU (Stromversorgung)

750W

Benchmarks

FP32 (float) / TFLOPS

H200 SXM 141 GB

65.572 +26%