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| AMD Instinct MI300X MI210 VS nvidia B100 A100 80G |
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| 产品单价： |
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| 产品尺寸(CM)： |
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| BIOS： |
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| Driver驱动链接： |
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| datasheet规格： |
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| procedure dwg： |
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| 浏览量： |
1310 |
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Instinct MI210 |
Nvidia A100 80GB PCIe |
Instinct MI250 |
Instinct MI250X |
|
Compute Units |
104 |
- |
208 |
220 |
|
Stream Processors |
6,656 |
6,912 |
13,312 |
14,080 |
|
FP64 Vector (Tensor) |
22.6 TFLOPS |
19.5 TFLOPS |
45.3 TFLOPS |
47.9 TFLOPS |
|
FP64 Matrix |
45.3 TFLOPS |
9.7 TFLOPS |
90.5 TFLOPS |
95.7 TFLOPS |
|
FP32 Vector |
22.6 TFLOPS |
9.7 TFLOPS (?) |
45.3 TFLOPS |
47.9 TFLOPS |
|
FP32 Tensor Float |
- |
156 | 312 TFLOPS |
- |
- |
|
FP32 Matrix |
45.3 TFLOPS |
19.5 TFLOPS |
90.5 TFLOPS |
95.7 TFLOPS |
|
FP16 |
181 TFLOPS |
312 | 624* TFLOPS |
362.1 TFLOPS |
383 TFLOPS |
|
bfloat16 |
181 TFLOPS |
312 | 624* TFLOPS |
362.1 TOPS |
383 TOPS |
|
INT8 |
181 TOPS |
624 | 1248 TOPS |
362.1 TOPS |
383 TOPS |
|
HBM2E ECC Memory |
64GB |
80GB |
128GB |
128GB |
|
Memory Bandwidth |
1.6 TB/s |
1.935 TB/s |
3.2 TB/s |
3.2 TB/s |
|
Form-Factor |
PCIe card |
PCIe card |
OAM |
OAM |
|
（1） CUDA： CUDA 是一种将 GPU 作为数据并行计算设备的软硬件体系，不需要借助图 形学 API，而是采用了比较容易掌握的类 C 语言进行开发，开发人员能够利用熟悉的 C 语言比较平稳地从CPU 过渡到 GPU 编程。与以往的GPU 相比，支持 CUDA 的 GPU 在架构上有了显著的改进：1）采用了统一处理架构，可以更加有效地利用过去 分布在顶点着色器和像素着色器的计算资源；2）引入了片内共享存储器。两项改进使 得 CUDA 架构更加适用于通用计算，加上 2008 年后苹果、AMD、和 IBM 推出的 OpenCL 开源标准，GPGPU 在通用计算领域迅速发展。
2) 张量和矩阵核心：GPGPU 的大量硬件运算单元和高吞吐高带宽的存储设计能够提供 强大的计算能力，同时针对矩阵运算和卷积，在软件层面提供了灵活完善的加速库支 持，使得 GPGPU 能够充分地利用其硬件计算资源和存储资源,实现高吞吐的卷积计 算。为了进一步提升矩阵运算的性能，近年来 NVIDIA 和 AMD 的 GPGPU 增加了全 新的张量和矩阵核心大幅加速阵运算，而且还支持多种精度，使得 GPGPU 能够适应 深度神经网络不同场景、不同应用的精度需求。
3) HBM 存储器：新一代DRAM 解决方案，突破内存容量与带宽瓶颈。HBM 是一款新型 的CPU/GPU 内存芯片，通过将多颗DDR 颗粒利用3D 堆叠后和CPU/GPU 封装在一 起，以实现大容量、高位宽的DDR 组合阵列。通过增加带宽，扩展内存容量，让更大 的模型，更多的参数留在离核心计算更近的地方，从而减少内存和存储解决方案带来 的延迟。
4) 控制单元：CPU 包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等，是计算机的运算和控 制核心，注重通用性来处理各种不同的数据类型，由于CPU 结构中大部分晶体管用于 构建控制电路和存储单元，只有少部分用来完成实际运算工作，所以CPU 在大规模并 行计算能力上极为受限 |
|
GPU关键参数对比表 |
| |
NVIDIA |
AMD |
|
产品型号 |
Tesla V100 |
Tesla A100 |
H100 |
MI100 |
MI 250 |
MI 250X |
MI 300 |
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
GPU |
GV100 |
GA100 |
GH100 |
Arcturus |
Aldebaran |
Aldebaran |
|
|
架构 |
Volta |
Ampere |
Hopper |
CNDA 1.0 |
CNDA 2.0 |
CNDA 2.0 |
CNDA 3.0 |
|
SM |
80 |
108 |
132 |
|
|
|
|
|
SP |
5,120CUDA |
6,912CUDA |
16,896CUDA |
7,680 |
13,312 |
14,080 |
|
|
张量/矩阵核心单元 |
640 |
432 |
528 |
480 |
832 |
880 |
|
|
GPU超频频率/MHz |
1,530 |
1,410 |
1,775 |
1,502 |
1,700 |
1,700 |
|
|
FP32单元峰值
(GFLOPS) |
15,670 |
19,490 |
67,000 |
23,100 |
45,260 |
47,870 |
|
|
FP64单元峰值
(GFLOPS) |
7,834 |
9,746 |
34,000 |
11,500 |
45,260 |
47,870 |
|
|
张量单元/矩阵峰值
(TFLOPS,FP16) |
125 |
312 |
1,979 |
184.6 |
362 |
383 |
|
|
存储器接口 |
4096-bit HBM2 |
5120-bit HBM2e |
5120-bit HBM3 |
4096-bit HBM2 |
8192-bit HBM2e |
8192-bit HBM2e |
HBM3 |
|
存储器大小 |
16GB |
40GB |
80GB |
32GB |
128GB |
128GB |
128GB |
|
TDP/瓦 |
300 |
250 |
700 |
300 |
560 |
560 |
|
|
晶体管数量/10亿 |
21.1 |
54.2 |
80 |
|
58 |
58 |
146 |
|
芯片大小/mm² |
815 |
826 |
814 |
750 |
700+ |
700+ |
|
|
工艺/nm |
12FFN |
7 |
4 |
7 |
6 |
6 |
5/6 |
2024年最新推理运算卡AMD MX300X对比NVIDIA B100参数比较图
|
|
|
|
AMD Radeon Instinct Accelerators |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ACCELERATOR NAME |
AMD INSTINCT MI400 |
AMD INSTINCT MI300 |
AMD INSTINCT MI250X |
AMD INSTINCT MI250 |
AMD INSTINCT MI210 |
AMD INSTINCT MI100 |
AMD INSTINCT MI60 |
AMD INSTINCT MI50 |
AMD INSTINCT MI25 |
AMD INSTINCT MI8 |
AMD INSTINCT MI6 |
|
CPU Architecture |
Zen 5 (Exascale APU) |
Zen 4 (Exascale APU) |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
N/A |
|
GPU Architecture |
CDNA 4 |
Aqua Vanjaram (CDNA 3) |
Aldebaran (CDNA 2) |
Aldebaran (CDNA 2) |
Aldebaran (CDNA 2) |
Arcturus (CDNA 1) |
Vega 20 |
Vega 20 |
Vega 10 |
Fiji XT |
Polaris 10 |
|
GPU Process Node |
4nm |
5nm+6nm |
6nm |
6nm |
6nm |
7nm FinFET |
7nm FinFET |
7nm FinFET |
14nm FinFET |
28nm |
14nm FinFET |
|
GPU Chiplets |
TBD |
8 (MCM) |
2 (MCM) |
2 (MCM) |
2 (MCM) |
1 (Monolithic) |
1 (Monolithic) |
1 (Monolithic) |
1 (Monolithic) |
1 (Monolithic) |
1 (Monolithic) |
|
1 (Per Die) |
1 (Per Die) |
1 (Per Die) |
|
GPU Cores |
TBD |
Up To 19,456 |
14,080 |
13,312 |
6656 |
7680 |
4096 |
3840 |
4096 |
4096 |
2304 |
|
GPU Clock Speed |
TBD |
TBA |
1700 MHz |
1700 MHz |
1700 MHz |
1500 MHz |
1800 MHz |
1725 MHz |
1500 MHz |
1000 MHz |
1237 MHz |
|
FP16 Compute |
TBD |
TBA |
383 TOPs |
362 TOPs |
181 TOPs |
185 TFLOPs |
29.5 TFLOPs |
26.5 TFLOPs |
24.6 TFLOPs |
8.2 TFLOPs |
5.7 TFLOPs |
|
FP32 Compute |
TBD |
TBA |
95.7 TFLOPs |
90.5 TFLOPs |
45.3 TFLOPs |
23.1 TFLOPs |
14.7 TFLOPs |
13.3 TFLOPs |
12.3 TFLOPs |
8.2 TFLOPs |
5.7 TFLOPs |
|
FP64 Compute |
TBD |
TBA |
47.9 TFLOPs |
45.3 TFLOPs |
22.6 TFLOPs |
11.5 TFLOPs |
7.4 TFLOPs |
6.6 TFLOPs |
768 GFLOPs |
512 GFLOPs |
384 GFLOPs |
|
VRAM |
TBD |
192 GB HBM3 |
128 GB HBM2e |
128 GB HBM2e |
64 GB HBM2e |
32 GB HBM2 |
32 GB HBM2 |
16 GB HBM2 |
16 GB HBM2 |
4 GB HBM1 |
16GB GDDR5 |
|
Memory Clock |
TBD |
5.2 Gbps |
3.2 Gbps |
3.2 Gbps |
3.2 Gbps |
1200 MHz |
1000 MHz |
1000 MHz |
945 MHz |
500 MHz |
1750 MHz |
|
Memory Bus |
TBD |
8192-bit |
8192-bit |
8192-bit |
4096-bit |
4096-bit bus |
4096-bit bus |
4096-bit bus |
2048-bit bus |
4096-bit bus |
256-bit bus |
|
Memory Bandwidth |
TBD |
5.2 TB/s |
3.2 TB/s |
3.2 TB/s |
1.6 TB/s |
1.23 TB/s |
1 TB/s |
1 TB/s |
484 GB/s |
512 GB/s |
224 GB/s |
|
Form Factor |
TBD |
OAM |
OAM |
OAM |
Dual Slot Card |
Dual Slot, Full Length |
Dual Slot, Full Length |
Dual Slot, Full Length |
Dual Slot, Full Length |
Dual Slot, Half Length |
Single Slot, Full Length |
|
Cooling |
TBD |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
Passive Cooling |
|
TDP (Max) |
TBD |
750W |
560W |
500W |
300W |
300W |
300W |
300W |
300W |
175W |
150W |
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