مقاييس أداء خادم GPU والذكاء الاصطناعي

قارن بين الذكاء الاصطناعي
أداء وحدة معالجة الرسوميات نظرة عامة

جدول واضح لسرعة استنتاج الذكاء الاصطناعي، وVRAM، وإنتاجية التدريب عبر بطاقات GPU الحالية — من بطاقات محطة العمل إلى أجهزة Blackwell لمراكز البيانات. أرقام مرجعية لمساعدتك في اختيار بطاقة GPU المناسبة لعملك.

متجر معدات الذكاء الاصطناعي ↗︎ تواصل مع فريقنا ↗︎

403

مؤشر الأعلى

288 GB

أقصى حجم للذاكرة VRAM

بطاقات مقارنة

مقارنة وحدات معالجة الرسوميات

خوادم الذكاء الاصطناعي

=100

مرتبطة بـ RTX 3090

4–288 GB

نطاق VRAM

اختر اثنين

قارن بشكل مباشر

متوفر في المخزون

مرتبطة بما نبيعه

*قائمة المتصدرين (01)

ال أفضل ثلاثة, مصنف

أعلى مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي في المجال. كل رقم أدناه يُقاس مقابل RTX 3090 عند 100.

2 فضة

RTX Pro 5000 Blackwell

48 GB VRAM · Flagship

285مؤشر

High-throughput production inference

1 ذهبي

RTX Pro 6000 Blackwell

96 GB VRAM · Flagship

403مؤشر

Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving

عرض في المتجر ↗︎

3 برونزي

RTX 4090 Pro

48 GB VRAM · High-end

238مؤشر

Best price-to-performance for serious inference

عرض في المتجر ↗︎

الحقل الكامل

جميعها: عدد وحدات المعالجة الرسومية، جدول واحد

فلترة حسب VRAM، فرز أي عمود، واضغط على + على أي صفين لإرسالهما مباشرة إلى ساحة المواجهة أدناه.

A نقطة مقارنة B اختيارك الأول يصبح أ، والثاني ب — يواجهان بعضهما البعض مباشرة فيما أسفل. انتقل إلى المقارنة ↓

بطاقة معالجة الرسوميات ↕	ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو ↕	مؤشر الذكاء الاصطناعي ▼	FP16 TFLOPS ↕	تدريب ↕	أفضل لـ
RTX Pro 6000 Blackwell في المتجر Flagship	96 GB	403	—	—	Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving
RTX Pro 5000 Blackwell Flagship	48 GB	285	—	—	High-throughput production inference
RTX 4090 Pro في المتجر High-end	48 GB	238	—	—	Best price-to-performance for serious inference
RTX 5090 في المتجر High-end	32 GB	207	419.1	—	Fastest single-GPU inference & image generation
A100 40GB في المتجر High-end	40 GB	152	312.0	1,396 img/s	Proven data-center training workhorse
RTX Pro 4500 Blackwell في المتجر Mid	32 GB	146	—	—	Balanced training + inference workstation
RTX 4080 Super Pro Mid	32 GB	139	—	—	Mid-range inference & light fine-tuning
RTX 4090 في المتجر Mid	24 GB	133	165.2	1,301 img/s	Best all-round price-to-performance card
RTX 3090 في المتجر Mid	24 GB	100	35.6	905 img/s	Budget-friendly entry into serious AI work
V100 32GB Entry	32 GB	84	125.0	—	Legacy data-center training
RTX Pro 4000 Blackwell في المتجر Entry	24 GB	83	—	—	Compact workstation inference
V100 16GB Entry	16 GB	62	125.0	833 img/s	Light training / dev environments
RTX 4070 Ti Super Mid	16 GB	56	—	—	Hobbyist projects & prototyping
RTX A4000 Entry	16 GB	51	19.2	—	Entry-level dev work, small models
RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q في المتجر Flagship	96 GB	—	—	—	Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds
RTX Pro 6000 Blackwell Workstation في المتجر Flagship	96 GB	—	—	—	Boxed workstation edition, same silicon as Server Edition
B200 SXM Flagship	180 GB	—	2,250.0	—	Largest-scale multi-GPU training clusters
B100 SXM في المتجر Flagship	192 GB	—	1,750.0	—	Massive-context LLM training & serving
Instinct MI350X Flagship	288 GB	—	2,306.9	—	Massive VRAM pool for huge models, AMD ROCm stacks
Instinct MI325X Flagship	256 GB	—	1,307.4	—	Large-model inference with huge memory headroom
H200 SXM في المتجر Flagship	141 GB	—	989.5	—	High-bandwidth-memory LLM serving at scale
H200 NVL في المتجر Flagship	141 GB	—	989.5	—	PCIe/NVLink-bridge alternative to SXM for air-cooled racks
Gaudi 3 Flagship	128 GB	—	1,835.0	—	Intel-based large-scale training alternative
Instinct MI300X Flagship	192 GB	—	1,307.4	—	Single-GPU serving of very large open-weight models
H100 SXM5 في المتجر Flagship	80 GB	—	989.5	—	Industry-standard large-model training & inference
RTX 6000 Ada Flagship	48 GB	—	—	—	Top-tier workstation for training & rendering
RTX 5090 Blower في المتجر High-end	32 GB	—	419.1	—	Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds
RTX 5090D V2 (China) في المتجر High-end	24 GB	—	—	—	China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs
H100 NVL في المتجر High-end	94 GB	—	835.5	—	Dual-GPU NVLink inference for very large models
H100 PCIe High-end	80 GB	—	756.5	—	PCIe-server LLM training & inference
H800 في المتجر High-end	80 GB	—	756.5	—	China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth
A800 80GB في المتجر High-end	80 GB	—	312.0	—	Export-compliant A100 alternative for restricted regions
A100 80GB في المتجر High-end	80 GB	—	312.0	—	Proven large-batch training workhorse
A800 40GB في المتجر High-end	40 GB	—	312.0	—	China-compliant A100 equivalent for large-scale training
L40S في المتجر High-end	48 GB	—	733.0	—	Mixed training + inference + rendering server card
RTX 5000 Ada في المتجر High-end	32 GB	—	—	—	High-end workstation training & inference
Instinct MI250X High-end	128 GB	—	383.0	—	Large-memory AMD training clusters
RTX 4070 Ti Mid	12 GB	—	40.1	—	Strong price-to-performance for local inference
L4 Mid	24 GB	—	242.0	—	Low-power inference & video AI at scale
L40 في المتجر Mid	48 GB	—	181.1	—	Graphics + AI mixed workloads on one card
Instinct MI210 في المتجر Mid	64 GB	—	181.0	—	PCIe AMD training/inference card
Instinct MI100 Mid	32 GB	—	184.6	—	Earlier-gen AMD CDNA training/inference card
L20 في المتجر Mid	48 GB	—	119.5	—	Efficient server inference with large VRAM
Radeon RX 7900 XTX Mid	24 GB	—	122.8	—	AMD consumer flagship for local inference
RTX 4080 Super Mid	16 GB	—	104.4	—	Strong mid-range inference & gaming/AI hybrid use
Radeon RX 7900 XT Mid	20 GB	—	103.2	—	AMD mid-high consumer inference card
RTX 4080 Mid	16 GB	—	97.5	—	Solid mid-range inference workstation card
Quadro RTX 8000 في المتجر Mid	48 GB	—	32.6	—	Large-VRAM legacy workstation for bigger models
A40 Mid	48 GB	—	149.7	—	Large-VRAM data-center inference card
A30 في المتجر Mid	24 GB	—	165.0	—	Efficient shared-server inference
A10 في المتجر Mid	24 GB	—	125.0	—	Cost-efficient cloud inference card
RTX 4500 Ada في المتجر Mid	24 GB	—	39.6	—	Workstation training with large VRAM headroom
RTX A6000 Mid	48 GB	—	38.7	—	Large-VRAM workstation for bigger models
RTX 3090 Ti Mid	24 GB	—	40.0	—	High-VRAM consumer card for local models
RTX 3080 Ti Mid	12 GB	—	34.1	—	Strong mid-range gaming/AI hybrid card
Arc A770 Mid	16 GB	—	39.4	—	Budget Intel card for OpenVINO/local inference
T4 Entry	16 GB	—	65.0	—	Very low-power cloud inference card
RTX A5000 Entry	24 GB	—	27.8	—	Reliable mid-VRAM workstation card
RTX A4500 في المتجر Entry	20 GB	—	23.6	—	Small-batch workstation training
RTX 4000 Ada في المتجر Entry	20 GB	—	26.7	—	Compact single-slot workstation inference
RTX 4000 SFF Ada في المتجر Entry	20 GB	—	38.4	—	Small-form-factor workstation inference
RTX 3080 Entry	10 GB	—	29.8	—	Affordable gaming/AI hybrid card
RTX 2000 Ada في المتجر Entry	16 GB	—	24.0	—	Low-power small-form-factor inference
Quadro RTX 5000 في المتجر Entry	16 GB	—	22.3	—	Legacy Turing workstation card, small models
Intel Flex 170 في المتجر Entry	16 GB	—	138.0	—	Media/video-AI inference card
RTX 3070 Entry	8 GB	—	20.3	—	Cheapest realistic entry point for small models
RTX 4060 Ti 16GB Entry	16 GB	—	22.1	—	Budget 16GB card for local LLM experiments
RTX A2000 في المتجر Entry	12 GB	—	8.0	—	Ultra-low-power dev / edge inference
RTX 4070 Entry	12 GB	—	29.1	—	Affordable current-gen dev/inference card
Radeon RX 7800 XT Entry	16 GB	—	74.4	—	AMD mid-tier card with generous VRAM
Tesla P100 في المتجر Entry	16 GB	—	18.7	—	Legacy Pascal data-center training card
RTX 4060 Entry	8 GB	—	15.1	—	Cheapest current-gen entry inference card
Instinct MI50 Entry	32 GB	—	26.8	—	Cheap secondhand AMD VRAM for local inference
Radeon RX 7600 Entry	8 GB	—	43.5	—	Budget AMD card for light local inference
T1000 في المتجر Entry	8 GB	—	—	—	Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused
Quadro P2200 في المتجر Entry	5 GB	—	—	—	Legacy budget workstation card, minimal AI use
T400 في المتجر Entry	4 GB	—	2.2	—	Display-output card, not suitable for real AI workloads
Quadro P1000 في المتجر Entry	4 GB	—	—	—	Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads

عرض 78 من 78 بطاقات

أنظمة متعددة وحدات GPU

خوادم الذكاء الاصطناعي - إجمالي حساب النظام

لا يُحكم على خادم متعدد وحدات GPU بنفس طريقة تقييم بطاقة واحدة — ما يهم هو مجموع القدرة الحاسوبية عبر جميع وحدات GPU بداخله. يُحسب إجمالي القدرة الحاسوبية أدناه باستخدام رقم TFLOPS من نوع FP16 لكل بطاقة من الجدول أعلاه، ويُضرب في عدد وحدات GPU، للحفاظ على تساوي المعايير بين الخوادم. :عدد الأنظمة المدرجة حالياً في دليل الأجهزة الذكية لدينا — انقر على أي اسم لمعرفة المواصفات الكاملة والأسعار.

هيكل خادم الذكاء الاصطناعي متعدد وحدات GPU

خادم	تكوين وحدة معالجة الرسومات	إجمالي VRAM	الإجمالي الحسابي (FP16 ترافلوبس)	السعر
NVIDIA DGX B200 DGX / Desktop	8x Blackwell GPUs, 1,440GB	1,440 GB	18,000.0	$515,000
Gigabyte G893-SD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	طلب عرض سعر
Gigabyte G893-ZD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	طلب عرض سعر
HGX B200 8-GPU Baseboard Baseboard	8x B200, 1,536GB HBM3e	1,536 GB	18,000.0	طلب عرض سعر
NVIDIA DGX H100 DGX / Desktop	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$6,700
NVIDIA DGX H200 DGX / Desktop	8x H200 SXM5, 1,128GB	1,128 GB	7,916.0	طلب عرض سعر
ASRock Rack 6U8X-EGS2 Rack Server	8x H200 SXM	1,128 GB	7,916.0	$2,500
ASUS ESC N8-E11 Rack Server	8x H200 SXM (HGX)	1,128 GB	7,916.0	$2,600
Dell PowerEdge XE9680 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$22,000
Gigabyte G593-SD2-AAX1 Rack Server	8x H100 SXM, 640GB	640 GB	7,916.0	$5,600
Gigabyte G593-ZD2 (H100 Barebone) Rack Server	8x H100 SXM5 (barebone)	640 GB	7,916.0	$45,000
Gigabyte G593-ZD2 (H200 Barebone) Rack Server	8x H200 SXM5 (barebone)	1,128 GB	7,916.0	طلب عرض سعر
Lenovo ThinkSystem SR675 V3 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$300,000
Lenovo HGX H200 8-GPU Server Rack Server	8x H200 SXM, 141GB each	1,128 GB	7,916.0	طلب عرض سعر
Quanta S7PH H100 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$280,000
Quanta S7PH H200 (Barebone) Rack Server	8x H200 SXM (barebone)	1,128 GB	7,916.0	$20,000
HGX H100 Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB, liquid-cooled	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H100 8-GPU Baseboard Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H200 8-GPU Baseboard (Air) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, air-cooled	1,128 GB	7,916.0	طلب عرض سعر
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled	1,128 GB	7,916.0	طلب عرض سعر
NVIDIA DGX H800 DGX / Desktop	8x H800 SXM5, 640GB	640 GB	6,052.0	طلب عرض سعر
Supermicro HGX H800 SYS-821GE Rack Server	8x H800 SXM	640 GB	6,052.0	$5,499
HGX H200 4-GPU Baseboard Baseboard	4x H200 SXM, 564GB	564 GB	3,958.0	$180,000
Lenovo HGX H200 4-GPU Board Baseboard	4x H200 SXM, liquid-cooled	564 GB	3,958.0	$7,800
Supermicro SYS-741GE-TNRT Compact	4x H100 PCIe	320 GB	3,026.0	$5,999
NVIDIA DGX A100 DGX / Desktop	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	طلب عرض سعر
Exeton Quasar 640X Rack Server	8x A100 SXM, 640GB NVLink	640 GB	2,496.0	طلب عرض سعر
Gigabyte G492-ZD0 (Used) Rack Server	8x A100 SXM	640 GB	2,496.0	طلب عرض سعر
Supermicro AS-4124GO-NART+ Rack Server	8x A100 HGX	640 GB	2,496.0	$13,000
HGX A100 8-GPU Baseboard (640GB) Baseboard	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	$5,600
HGX A100 8-GPU Baseboard (320GB) Baseboard	8x A100 SXM4 40GB, 320GB total	320 GB	2,496.0	طلب عرض سعر
NVIDIA DGX Station A100 DGX / Desktop	4x A100, 160GB	160 GB	1,248.0	$85,000
RTX 5090 Full System Compact	Pre-built RTX 5090 AI workstation	32 GB	419.1	$6,000
ASUS Ascent GX10 DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	طلب عرض سعر
ASUS ESC8000A-E12P Rack Server	Dual EPYC 9004, up to 8x GPU	—	—	طلب عرض سعر
ASUS XA NB3I-E12 Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$7,999
Gigabyte H263-S67 (2U 4-Node) Compact	2U 4-node high-density chassis	—	—	$18,000
NVIDIA DGX Spark DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	طلب عرض سعر
NVIDIA Jetson AGX Orin Dev Kit Edge	Edge AI module, 64GB	64 GB	—	طلب عرض سعر
QuantaGrid D74H-7U Rack Server	8-GPU chassis (barebone)	—	—	طلب عرض سعر
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb) Rack Server	8-GPU server (refurbished)	—	—	طلب عرض سعر
Supermicro AS-8126GS-NB3RT Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$450,000
Supermicro GH200 SuperServer DGX / Desktop	NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip (used)	—	—	طلب عرض سعر
Supermicro SYS-111C-NR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$5,600
Supermicro SYS-212H-TN-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	طلب عرض سعر
Supermicro SYS-511E-WR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$3,500
Supermicro SYS-521C-NR-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	$4,500
Supermicro SYS-522GA-NRT Compact	RTX PRO 6000 / L40S multi-GPU	—	—	طلب عرض سعر

مواجهة مباشرة

ضع أي ورقتين في الحلقة

هل لاحظت بالفعل بعض المفضلات أعلاه؟ اختر أي وحدتين GPU وراقبهما يتنافسان على ذاكرة الفيديو، مؤشر الاستنتاج، الحوسبة FP16، وإنتاجية التدريب — مع حكم بسيط على الفائز، ولماذا.

مقاتل أ

RTX Pro 6000 Blackwell

Flagship

403مؤشر الاستنتاج

عرض في المتجر ↗︎

نظام رقمي متقدم لعرض البيانات والتقارير

مقاتل ب

RTX 3090

Mid

100مؤشر الاستنتاج

عرض في المتجر ↗︎

96 GB ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو 24 GB

403 مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي 100

— احسب (TFLOPS بتنسيق FP16) 35.6

— إجمالي قدرة المعالجة التدريبية 905 img/s

حكم الفائز يتقدم على الخاسر بمقدار :الهامش في :المقياس. كما يحمل أيضًا مزيدًا من VRAM (96 جيجابايت مقابل 24 جيجابايت)، بحيث يناسب نماذج أكبر.

البيانات المؤشرة إلى RTX 3090 = 100 · "—" تعني عدم وجود مقياس أداء منشور لتلك البطاقة بالتحديد

المنهجية

ما تعنيه هذه الأرقام

جمع المقاييس المعتمدة المنشورة

نبدأ من بيانات قياس أداء سحابة GPU المنشورة علناً — أرقام يمكن التحقق منها من قبل أي شخص، بدون تخمين داخلي.

ارغب في توضيح ما المقصود بـ "ثلاثة أعباء عمل حقيقية" لكي أتمكن من تقديم الترجمة المناسبة أو المعلومات ذات الصلة. يرجى تزويدي بمزيد من التفاصيل.

كل بطاقة تقاس عبر استنتاج LLM وتوليد الصور والرؤية — العمل الذي تقوم به أجهزة AI فعليًا طوال اليوم.

استنتاج LLM

سرعة توليد الرموز عبر النماذج المفتوحة الوزن المشهورة، من المساعدين الخفيفين 8B إلى الأوزان الثقيلة التي تزيد عن 70B.

توليد الصور

إنتاجية النموذج الانتشاري والكمون، تغطي كل شيء من خطوط أنابيب التوربو السريعة إلى عروض الجودة الإنتاجية.

رؤية و OCR

فهم الصور متعددة الوسائط وسرعة معالجة OCR للوثائق تحت حمولة متزامنة واقعية.

داخل خادم الذكاء الاصطناعي متعدد وحدات المعالجة الرسومية الذي يعمل بأعباء عمل حقيقية

قم بفهرسة كل شيء إلى RTX 3090 = 100

جميع الدرجات تقع على مقياس من 100 نقطة مع RTX 3090 كقاعدة أساسية — بحيث يمكن مقارنة أي بطاقتين بنظرة واحدة.

إجمالي الإنتاجية التدريبية

شكل منفرد لنقطة GPU واحدة المنشورة بشكل مستقل (صور/ثانية)، معروض حيث توجد معايير مطابقة لنفس البطاقة بالضبط.

بيانات مرجعية للتوجيه فقط — تختلف النتائج في العالم الحقيقي حسب مجموعة البرمجيات، والسائقين، وحجم الدفعة، وعبء العمل. ولا تعتبر ضمانًا للأداء.

هل أنت جديد على هذه المصطلحات؟ اقرأ دليل اللغة البسيطة لاختيار وحدة معالجة رسوميات الذكاء الاصطناعي

خط مباشر إلى الفريق

لم تجد جهازك؟ فقط اسأل.

سواء كنت بحاجة إلى وحدة معالجة رسومات محددة، أو بناء خادم كامل، أو لديك ببساطة سؤال حول الأرقام الموجودة في هذه الصفحة — أرسالها وسيرد عليك مهندس حقيقي، عادة خلال ساعتين.

✓ 78 وحدات معالجة رسومات و 48 خادمًا مدرجة — بالإضافة إلى المئات التي يمكننا توفيرها
✓ شحن DDP مجاني عالميًا، مقبول العملات الرقمية
✓ التسعير بالجملة والأسعار حسب الحجم عند الطلب
✓ لا التزام — سؤال، وليس تعهدًا

اسم / شركة *

واتساب / هاتف

البريد الإلكتروني

ما الذي تبحث عنه؟

يرجى إضافة اسمك ورقم WhatsApp أو البريد الإلكتروني حتى نتمكن من الرد.

شكراً — طلبك قيد المعالجة. رد فريقنا خلال ساعتين.

نحن لا نشارك بياناتك أبداً. الردود عادةً خلال ساعتين، على مدار الساعة وطوال الأسبوع.

اختر البطاقة المناسبة

أي وحدة معالجة رسومات تناسب عبء عملك

دليل تقريبي لمطابقة مستوى وحدة معالجة الرسوميات (GPU) مع ما تخطط فعلاً لتشغيله.

الرائد

أعلى مستوى مطلق — مصمم للشركات التي تقدم خدمة الذكاء الاصطناعي لآلاف المستخدمين في وقت واحد.

الأداء النسبي

نماذج 70B+، بدون التكميم
خدمة الإنتاج متعددة المستأجرين
ضبط الدقيق للدفعات الكبيرة

بطاقات نمطيةRTX Pro 6000 · H200 · B200

عالي الجودة

قوة إنتاجية عالية للفرق المطالبة وعبء العمل اليومي الثقيل.

الأداء النسبي

استنتاج 30B–70B
توليد الصور في الوقت الحقيقي
تدريب على نطاق صغير

بطاقات نمطيةRTX 5090 · H100 · A100

متوسط النطاق

النقطة المثالية — أداء قوي بسعر يمكن لفريق صغير تبريره.

الأداء النسبي

استنتاج نموذج 8B–30B
أفضل سعر مقابل الأداء
أعباء عمل المطور المستقل

بطاقات نمطيةRTX 4090 · RTX 3090 · L40S

مدخل

طريقة ميسورة للدخول — تعلم، نمّذج وشغّل نماذج أصغر محليًا.

الأداء النسبي

النموذج الأولي والتعلم
تحسين النموذج الصغير بشكل دقيق
بيئات تطوير خفيفة

بطاقات نمطيةRTX A4000 · RTX 4060 Ti · T4

الأسئلة الشائعة

أسئلة شائعة

ماذا يعني مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي؟

إنه رقم نسبي واحد يُظهر أداء GPU عبر استنتاج نماذج اللغة الكبيرة، وتوليد الصور، وأحمال العمل البصرية مجتمعة، ويتم تحجيمه بحيث يساوي RTX 3090 دائمًا 100. وتشير درجة 200 إلى ضعف تقريبًا في إجمالي الإنتاجية مقارنةً بـ RTX 3090.

أي وحدة معالجة رسومات (GPU) تمتلك أعلى مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي؟

يتصدر حالياً RTX Pro 6000 Blackwell تصنيفنا بمؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي يبلغ 403 — والذي يقارب أربع مرات إجمالي سرعة استنتاج النموذج الأساسي RTX 3090 — مصحوبًا بـ 96 جيجابايت من VRAM لأكبر نماذج اللغة الضخمة بدون التكميم.

ما هو أفضل بطاقة رسومات لقيمة للعروض الثاقبة في الذكاء الاصطناعي؟

توفر RTX 5090 (مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي 207، سعة 32 جيجابايت) و RTX 4090 (المؤشر 133، سعة 24 جيجابايت) أعلى نسبة سعر إلى أداء للاستنتاج الأحادي للبطاقة ورسوم الصور. تضيف نسخة RTX 4090 Pro 48 جيجابايت من VRAM للنماذج الأكبر مع الحفاظ على قيمة الفئة الاستهلاكية.

ما هو أفضل GPU لتشغيل النماذج الكبيرة للغات؟

بالنسبة لأكبر نماذج اللغة الكبيرة المقدمة بدون تحسين الكم، توفر بطاقات مراكز البيانات الرائدة مثل RTX Pro 6000 Blackwell (96 جيجابايت)، H200 (141 جيجابايت) و Instinct MI300X (192 جيجابايت) مساحة ذاكرة كافية للحفاظ على تشغيل النماذج كاملة. بالنسبة لنماذج من 8 مليارات إلى 30 مليار، يوفر بطاقة RTX 5090 أو RTX 4090 واحدة أداءً ممتازًا بتكلفة منخفضة.

هل يمكنني شراء هذا الجهاز من MillionMiner؟

نعم — تتوفر معالجات NVIDIA من الجيل الحالي وخوادم الذكاء الاصطناعي الكامل من خلال فهرس معدات الذكاء الاصطناعي لدينا، مع الشحن العالمي DDP والأسعار المخصصة للأعمال عند الطلب.

لماذا تعتبر RTX 3090 المعيار القياسي؟

إنه واحد من أكثر وحدات معالجة الرسومات القادرة على الذكاء الاصطناعي انتشارًا، مما يجعله نقطة مرجعية عملية ومفهومة جيدًا لمقارنة الأجهزة الأحدث والأقدم.

هل يلزم أن يكون لمزيد من VRAM دائمًا أداءً أفضل؟

لا. يحدد VRAM حجم النماذج وأحجام الدُفعات التي يمكنها استيعابها — فهو لا يحدد السرعة بمفرده. لا تزال بطاقة تحتوي على VRAM أقل يمكنها تسجيل مؤشر استدلال أعلى إذا كانت هيكلتها وعرض النطاق الترددي للذاكرة لديها أقوى.

أي وحدة معالجة رسومات تحتوي على أكبر حجم من VRAM لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة؟

يتميز AMD Instinct MI350X بسعة 288 جيجابايت، تليها MI325X بسعة 256 جيجابايت. من بين بطاقات NVIDIA، تقدم B100 SXM ذاكرة بسعة 192 جيجابايت و H200 توفر 141 جيجابايت من الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي. تتيح لك المزيد من VRAM تحميل نماذج أكبر ودفعات أكبر دون تقسيمها عبر وحدات معالجة رسوميات متعددة.

ما الفرق بين مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي و FP16 TFLOPS؟

تقنية FP16 TFLOPS هي رقم الذروة الحسابية النظرية التي ينشرها الصانع — سقف الأجهزة الخام. مؤشر استنتاج الذكاء الاصطناعي هو درجة مقاسة تعتمد على عبء العمل ومبنية على المقاييس المنشورة عبر اختبارات الأداء لمهام LLM والصور والرؤية. يمكن أن يُظهر بطاقة رسومية TFLOPS نظرية مرتفعة ولكن مؤشراً حقيقياً أقل عندما يعيق عرض النطاق الترددي للذاكرة أو دعم البرمجيات الأداء.

كيف تقارن بطاقة NVIDIA H100 و H200؟

كلتاهما من وحدات معالجة الرسومات لمركز البيانات ذات بنية Hopper والتي تُقيّم عند 989,5 تيرا فلوبس FP16. الفرق هو الذاكرة: يحمل H200 سعة 141 جيجابايت من HBM3e الأسرع مقابل 80 جيجابايت على H100، لذلك يخدم نماذج أكبر ونوافذ سياق أطول عند إنتاجية مستمرة أعلى. بالنسبة لمعظم عمليات نشر نماذج التعلم الآلي الجديدة، يعد H200 الخيار الأفضل.

هل يمكنني مقارنة بطاقتين رسومتين محددتين مباشرة؟

نعم. استخدم منصة المقارنة الموجودة في هذه الصفحة لاختيار أي اثنين من وحدات معالجة الرسومات الـ 78 المدرجة لدينا واطلع على مؤشرات استنتاج الذكاء الاصطناعي، وذاكرة الوصول العشوائي VRAM، وTFLOPS فى وضع FP16، وسريع التدريب جنبًا إلى جنب، مع إبراز الفائز في كل مقياس.

ما نوع بطاقة الرسوميات التي أحتاجها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بدلاً من تشغيلها فقط؟

التدريب يتطلب ذاكرة وحسابات أكثر بكثير من الاستنتاج، لذا فهو يفضل بطاقات الطراز الرائد ذات VRAM الكبيرة وTFLOPS عالية في FP16 مثل H100، H200، B200 أو فئة Instinct MI300X. تظهر عمود معدل التدريب لدينا صور GPU واحدة في الثانية حيث توجد مقياس أداء منشور — على سبيل المثال 1,396 صورة/ثانية على A100 40GB مقابل 905 على RTX 3090.

هل تبيعون أيضًا خوادم الذكاء الاصطناعي متعددة GPU كاملة؟

نعم. بالإضافة إلى 78 وحدة معالجة رسومات فردية، ندرج 48 خادم AI متعدد الوحدات مكتمل، يشمل أنظمة من فئة HGX و DGX مبنية حول معجلات H100 و H200 و Blackwell، جاهزة للتدريب على نطاق واسع واستنتاج الإنتاج. يرجى الاتصال بنا للحصول على التكوين وسعر البيع بالجملة.

هل تتضمن الاختبارات أداء بطاقات AMD و Intel، أم تقتصر على NVIDIA فقط؟

جميعها مغطاة. إلى جانب مجموعة بطاقات NVIDIA الكاملة، نقوم بإضافة مسرعات AMD Instinct (MI350X، MI325X، MI300X، MI250X) وبطاقات Radeon، بالإضافة إلى Intel Gaudi 3 و Arc، بحيث يمكنك المقارنة بين معظم البائعين على مؤشر موحد ومتسق.

ما مدى دقة هذه الأرقام القياسية؟

تم استقاء كل رقم من البيانات المنشورة علنًا للمقاييس والبيانات الخاصة بالمصنعين، مجمعة في مؤشر موحد للتوجيه. تتفاوت النتائج في العالم الحقيقي بناءً على مجموعة البرامج، وبرامج التشغيل، وحجم الدفعة، وزمن العمل، لذلك اعتبر الأرقام بمثابة دليل مقارنة بدلاً من ضمان للأداء.

كم مرة يتم تحديث هذه البيانات؟

نقوم بمراجعة وتصحيح الأرقام مع إصدار أجيال جديدة من وحدات المعالجة الرسومية ومع توفر المزيد من بيانات الاختبار المقارنة.

لا زلت تقارن؟

اسألنا مباشرة

أرسل سؤالك من خلال نموذج الاتصال أعلاه — أو راسلنا عبر WhatsApp واحصل على إجابة خلال دقائق.

انتقل إلى نموذج الاتصال ↗︎ واتساب ↗︎