Início / Comparação de GPU / NVIDIA H100 SXM5 96 GB ou NVIDIA H200 SXM 141 GB: O que é melhor?

NVIDIA H100 SXM5 96 GB

vs

NVIDIA H200 SXM 141 GB

Resultado de comparação de GPU

Abaixo estão os resultados de uma comparação de placas de vídeo NVIDIA H100 SXM5 96 GB e NVIDIA H200 SXM 141 GB com base nas principais características de desempenho, bem como consumo de energia e muito mais.

Vantagens

NVIDIA H100 SXM5 96 GB

Mais alto Largura de Banda: 3350 GB/s (3350 GB/s vs 3.36TB/s)

NVIDIA H200 SXM 141 GB

Mais alto Relógio Boost: 1980 MHz (1837MHz vs 1980 MHz)
Maior Tamanho da Memória: 141GB (96GB vs 141GB)
Mais recente Data de lançamento: November 2024 (March 2022 vs November 2024)

Básico

NVIDIA

Nome do rótulo

NVIDIA

March 2022

Data de lançamento

November 2024

Professional

Plataforma

Desktop

H100 SXM5 96 GB

Nome do modelo

H200 SXM 141 GB

Tesla Hopper

Geração

Tesla Hopper(Hxx)

1665MHz

Relógio Base

1590 MHz

1837MHz

Relógio Boost

1980 MHz

PCIe 5.0 x16

Interface de ônibus

PCIe 5.0 x16

80,000 million

Transistores

80 billion

528

Núcleos Tensor

Os Tensor Cores são unidades de processamento especializadas projetadas especificamente para aprendizado profundo, oferecendo maior desempenho de treinamento e inferência em comparação ao treinamento FP32.

528

TMUs

As Unidades de Mapeamento de Textura (TMUs) servem como componentes da GPU, capazes de girar, dimensionar e distorcer imagens binárias.

528

TSMC

Fundição

TSMC

4 nm

Tamanho do Processo

5 nm

Hopper

Arquitetura

Hopper

Especificações de memória

96GB

Tamanho da Memória

141GB

HBM3

Tipo de Memória

HBM3e

5120bit

Barramento de Memória

A largura do barramento de memória se refere ao número de bits de dados que a memória de vídeo pode transferir em um ciclo de clock. Quanto maior a largura do barramento, maior a quantidade de dados que pode ser transmitida instantaneamente.

5120bit

1313MHz

Relógio de Memória

1313 MHz

3350 GB/s

Largura de Banda

A largura de banda da memória se refere à taxa de transferência de dados entre o chip gráfico e a memória de vídeo. É medida em bytes por segundo.

3.36TB/s

Tela e multimídia

No outputs

Saídas

No outputs

Desempenho Teórico

44.09 GPixel/s

Taxa de Pixel

A taxa de preenchimento de pixels refere-se ao número de pixels que uma unidade de processamento gráfico (GPU) pode renderizar por segundo, medida em MPixels/s ou GPixels/s.

47.52 GPixel/s

969.9 GTexel/s

Taxa de Textura

A taxa de preenchimento de textura se refere ao número de elementos do mapa de textura (texels) que uma GPU pode mapear para pixels em um único segundo.

1045 GTexel/s

248.3 TFLOPS

FP16 (metade)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados em aplicações como aprendizado de máquina.

267.6 TFLOPS

31.04 TFLOPS

FP64 (duplo)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica.

33.45 TFLOPS

68.32 TFLOPS

FP32 (flutuante)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão simples (32 bits) são usados para tarefas comuns de processamento multimídia e gráfico, enquanto números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica que exige uma ampla faixa numérica e alta precisão. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados para aplicações como aprendizado de máquina, onde uma precisão menor é aceitável.

65.572 TFLOPS

Diversos

132

Contagem de SM

Vários Processadores de Streaming (SPs), juntamente com outros recursos, formam um Multiprocessador de Streaming (SM), que também é referido como um núcleo principal da GPU.

132

16896

Unidades de Sombreamento

A unidade de processamento mais fundamental é o Processador de Streaming (SP), onde instruções e tarefas específicas são executadas. GPUs realizam computação paralela.

16896

256 KB (per SM)

Cache L1

256 KB (per SM)

50MB

Cache L2

50 MB

700W

TDP

700W

3.0

Versão OpenCL

3.0

9.0

CUDA

9.0

8-pin EPS

Conectores de Energia

8-pin EPS

ROPs

O Raster Operations Pipeline (ROPs) é responsável por lidar com cálculos de iluminação e reflexão em jogos, além de gerenciar efeitos como anti-aliasing (AA), alta resolução, fumaça e fogo.

1100W

PSU Sugerido

1100 W

Classificações

FP32 (flutuante) / TFLOPS

H100 SXM5 96 GB

68.32 +4%