Início / Comparação de GPU / NVIDIA H200 SXM 141 GB ou NVIDIA H800 PCIe 80 GB: O que é melhor?

NVIDIA H200 SXM 141 GB

vs

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

Resultado de comparação de GPU

Abaixo estão os resultados de uma comparação de placas de vídeo NVIDIA H200 SXM 141 GB e NVIDIA H800 PCIe 80 GB com base nas principais características de desempenho, bem como consumo de energia e muito mais.

Vantagens

NVIDIA H200 SXM 141 GB

Mais alto Relógio Boost: 1980 MHz (1980 MHz vs 1755MHz)
Maior Tamanho da Memória: 141GB (141GB vs 80GB)
Mais recente Data de lançamento: November 2024 (November 2024 vs March 2022)

NVIDIA H800 PCIe 80 GB

Mais alto Largura de Banda: 2039 GB/s (3.36TB/s vs 2039 GB/s)
Mais Unidades de Sombreamento: 18432 (16896 vs 18432)

Básico

NVIDIA

Nome do rótulo

NVIDIA

November 2024

Data de lançamento

March 2022

Desktop

Plataforma

Professional

H200 SXM 141 GB

Nome do modelo

H800 PCIe 80 GB

Tesla Hopper(Hxx)

Geração

NVIDIA Hopper

1590 MHz

Relógio Base

1095MHz

1980 MHz

Relógio Boost

1755MHz

PCIe 5.0 x16

Interface de ônibus

PCIe 5.0 x16

80 billion

Transistores

80,000 million

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.

456

TSMC

Fundição

TSMC

5 nm

Tamanho do Processo

4 nm

Hopper

Arquitetura

Hopper

Especificações de memória

141GB

Tamanho da Memória

80GB

HBM3e

Tipo de Memória

HBM2e

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

1313 MHz

Relógio de Memória

1593MHz

3.36TB/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.

2039 GB/s

Tela e multimídia

No outputs

Saídas

No outputs

Desempenho Teórico

47.52 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.

42.12 GPixel/s

1045 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.

800.3 GTexel/s

267.6 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.

1513 TFLOPS

33.45 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.

0.8 TFLOPS

65.572 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.

52.244 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.

114

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.

18432

256 KB (per SM)

Cache L1

256 KB (per SM)

50 MB

Cache L2

50MB

700W

TDP

350W

3.0

Versão OpenCL

3.0

9.0

CUDA

9.0

8-pin EPS

Conectores de Energia

1x 16-pin

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.

1100 W

PSU Sugerido

750W