Ένα ξεκάθαρο πίνακα για την ταχύτητα inference AI, το VRAM και την απόδοση εκπαίδευσης σε τρέχουσες GPU — από κάρτες εργαστηρίου μέχρι υλικό data-center Blackwell. Αριθμοί αναφοράς για να σας βοηθήσουν να επιλέξετε την κατάλληλη GPU για το φόρτο εργασίας σας.
Το υψηλότερο ΑΙ inference index στο πεδίο. Κάθε αριθμός παρακάτω είναι κλιμακωμένος σε σύγκριση με την RTX 3090 στο 100.
Φιλτράρετε κατά VRAM, ταξινομήστε οποιαδήποτε στήλη και πατήστε το + σε δύο γραμμές για να τις μεταφέρετε απευθείας στην αρένα μονομαχίας παρακάτω.
| Επιλογή | GPU ↕ | VRAM ↕ | Δείκτης AI ▼ | FP16 TFLOPS ↕ | Εκπαίδευση ↕ | Καλύτερο για |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 96 GB |
403
|
— | — | Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving | ||
|
RTX Pro 5000 Blackwell
Flagship
|
48 GB |
285
|
— | — | High-throughput production inference | |
| 48 GB |
238
|
— | — | Best price-to-performance for serious inference | ||
| 32 GB |
207
|
419.1 | — | Fastest single-GPU inference & image generation | ||
| 40 GB |
152
|
312.0 | 1,396 img/s | Proven data-center training workhorse | ||
| 32 GB |
146
|
— | — | Balanced training + inference workstation | ||
|
RTX 4080 Super Pro
Mid
|
32 GB |
139
|
— | — | Mid-range inference & light fine-tuning | |
| 24 GB |
133
|
165.2 | 1,301 img/s | Best all-round price-to-performance card | ||
| 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 | |
| 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 | |
| 96 GB | — | — | — | Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds | ||
| 96 GB | — | — | — | Boxed workstation edition, same silicon as Server Edition | ||
|
B200 SXM
Flagship
|
180 GB | — | 2,250.0 | — | Largest-scale multi-GPU training clusters | |
| 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 | |
| 141 GB | — | 989.5 | — | High-bandwidth-memory LLM serving at scale | ||
| 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 | |
| 80 GB | — | 989.5 | — | Industry-standard large-model training & inference | ||
|
RTX 6000 Ada
Flagship
|
48 GB | — | — | — | Top-tier workstation for training & rendering | |
| 32 GB | — | 419.1 | — | Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds | ||
| 24 GB | — | — | — | China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs | ||
| 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 | |
| 80 GB | — | 756.5 | — | China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth | ||
| 80 GB | — | 312.0 | — | Export-compliant A100 alternative for restricted regions | ||
| 80 GB | — | 312.0 | — | Proven large-batch training workhorse | ||
| 40 GB | — | 312.0 | — | China-compliant A100 equivalent for large-scale training | ||
| 48 GB | — | 733.0 | — | Mixed training + inference + rendering server card | ||
| 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 | |
| 48 GB | — | 181.1 | — | Graphics + AI mixed workloads on one card | ||
| 64 GB | — | 181.0 | — | PCIe AMD training/inference card | ||
|
Instinct MI100
Mid
|
32 GB | — | 184.6 | — | Earlier-gen AMD CDNA training/inference card | |
| 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 | |
| 48 GB | — | 32.6 | — | Large-VRAM legacy workstation for bigger models | ||
|
A40
Mid
|
48 GB | — | 149.7 | — | Large-VRAM data-center inference card | |
| 24 GB | — | 165.0 | — | Efficient shared-server inference | ||
| 24 GB | — | 125.0 | — | Cost-efficient cloud inference card | ||
| 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 | |
| 20 GB | — | 23.6 | — | Small-batch workstation training | ||
| 20 GB | — | 26.7 | — | Compact single-slot workstation inference | ||
| 20 GB | — | 38.4 | — | Small-form-factor workstation inference | ||
|
RTX 3080
Entry
|
10 GB | — | 29.8 | — | Affordable gaming/AI hybrid card | |
| 16 GB | — | 24.0 | — | Low-power small-form-factor inference | ||
| 16 GB | — | 22.3 | — | Legacy Turing workstation card, small models | ||
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 8 GB | — | — | — | Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused | ||
| 5 GB | — | — | — | Legacy budget workstation card, minimal AI use | ||
| 4 GB | — | 2.2 | — | Display-output card, not suitable for real AI workloads | ||
| 4 GB | — | — | — | Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads |
Εμφάνιση :αριθμός από :σύνολο κάρτες
Ένας διακομιστής με πολλαπλές GPU δεν κρίνεται όπως μια μόνο κάρτα — αυτό που μετράει είναι ο συνολικός υπολογιστικός του δυναμικός σε κάθε GPU μέσα σε αυτόν. Ο Συνολικός Υπολογισμός παρακάτω λαμβάνει το ταιριαστό ανά κάρτα FP16 TFLOPS από τον πίνακα παραπάνω και το πολλαπλασιάζει με τον αριθμό GPU, ώστε οι διακομιστές να παραμένουν στην ίδια κλίμακα benchmark. 48 συστήματα αυτή τη στιγμή στον κατάλογο AI Hardware μας — πατήστε οποιοδήποτε όνομα για πλήρεις προδιαγραφές και τιμές.
| Διακομιστής | Διαμόρφωση GPU | Συνολική VRAM | Συνολική Υπολογιστική Ικανότητα (FP16 TFLOPS) | Τιμή |
|---|---|---|---|---|
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
Gigabyte G893-ZD1-AAX5
Rack Server
|
8x B200 SXM (HGX B200) | 1,440 GB | 18,000.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
HGX B200 8-GPU Baseboard
Baseboard
|
8x B200, 1,536GB HBM3e | 1,536 GB | 18,000.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid)
Baseboard
|
8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled | 1,128 GB | 7,916.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
NVIDIA DGX H800
DGX / Desktop
|
8x H800 SXM5, 640GB | 640 GB | 6,052.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
Exeton Quasar 640X
Rack Server
|
8x A100 SXM, 640GB NVLink | 640 GB | 2,496.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
Gigabyte G492-ZD0 (Used)
Rack Server
|
8x A100 SXM | 640 GB | 2,496.0 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
ASUS ESC8000A-E12P
Rack Server
|
Dual EPYC 9004, up to 8x GPU | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | — | Ζητήστε Προσφορά |
| Edge AI module, 64GB | 64 GB | — | Ζητήστε Προσφορά | |
|
QuantaGrid D74H-7U
Rack Server
|
8-GPU chassis (barebone) | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb)
Rack Server
|
8-GPU server (refurbished) | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
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) | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
Supermicro SYS-111C-NR-G1
Compact
|
1U GPU-ready server | — | — | $5,600 |
|
Supermicro SYS-212H-TN-G1
Compact
|
2U GPU-ready server | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
|
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 | — | — | Ζητήστε Προσφορά |
Έχετε ήδη εντοπίσει μερικούς αγαπημένους παραπάνω; Διαλέξτε οποιοδήποτε δύο GPU και παρακολουθήστε τα να ανταγωνίζονται σε VRAM, δείκτη inference, FP16 υπολογισμό και απόδοση εκπαίδευσης — με μια απλή αξιολόγηση για το ποιος κερδίζει και γιατί.
Ξεκινάμε από δημόσια διαθέσιμα δεδομένα benchmark GPU-cloud — επαληθεύσιμους αριθμούς που ο καθένας μπορεί να ελέγξει, χωρίς εσωτερικούς υπολογισμούς.

Κάθε κάρτα μετράται σε κάθετη inference LLM, παραγωγή εικόνων και όραση — την εργασία που κάνει όλη μέρα το υλικό AI.
Ταχύτητα παραγωγής token σε δημοφιλή μοντέλα ανοικτού βάρους, από ελαφριά βοηθητικά 8B έως βαριά μοντέλα 70B+
Μέταση και καθυστέρηση του μοντέλου διάχυσης, καλύπτοντας όλα από γρήγορους turbo αγωγούς έως παραγωγικής ποιότητας rendering.
Κατανόηση πολυτροπικών εικόνων και απόδοση OCR εγγράφων υπό μια ρεαλιστική ταυτόχρονη φόρτωση.

Όλες οι βαθμολογίες βασίζονται σε μία κλίμακα 100 σημείων με την RTX 3090 ως σημείο αναφοράς — έτσι οποιαδήποτε δύο κάρτες συγκρίνονται με μία ματιά.
Μία ανεξάρτητα δημοσιευμένη εικόνα μονής GPU (εικόνες/δευτερόλεπτο), εμφανιζόμενη όπου υπάρχει αντίστοιχο τεστ αναφοράς για την συγκεκριμένη κάρτα.

Δεδομένα αναφοράς μόνο για προσανατολισμό — τα πραγματικά αποτελέσματα ποικίλλουν ανάλογα με το λογισμικό, τους οδηγούς, το μέγεθος παρτίδας και το φόρτο εργασίας. Δεν αποτελούν εγγύηση απόδοσης.
Νέος σε αυτούς τους όρους; Διαβάστε τον οδηγό απλής γλώσσας για την επιλογή μιας GPU AI
Είτε χρειάζεστε μια συγκεκριμένη GPU, μια ολοκληρωμένη κατασκευή διακομιστή, είτε απλώς έχετε μια ερώτηση σχετικά με τους αριθμούς σε αυτή τη σελίδα — στείλτε το και ένας πραγματικός μηχανικός θα απαντήσει, συνήθως μέσα σε δύο ώρες.
Ενας γενικός οδηγός για την αντιστοίχιση της κατηγορίας GPU με το πραγματικό σχέδιο λειτουργίας σας.
Η απόλυτη κορυφαία κατηγορία — κατασκευασμένη για εταιρείες που εξυπηρετούν AI σε χιλιάδες χρήστες ταυτόχρονα.
Σοβαρή παραγωγική ισχύς για απαιτητικές ομάδες και βαριά ημερήσια φορτία.
Το ιδανικό σημείο — ισχυρή απόδοση σε μια τιμή που μια μικρή ομάδα μπορεί να δικαιολογήσει.
Μία προσιτή λύση — μάθετε, δημιουργήστε πρωτότυπα και τρέξτε μικρότερά μοντέλα τοπικά.
Είναι ένας μοναδικός σχετικός αριθμός που δείχνει την απόδοση μιας GPU σε inference LLM, δημιουργία εικόνων και φορτίσεις όρασης σε συνδυασμό, κλιμακωμένος έτσι ώστε η RTX 3090 να ισούται πάντα με 100. Ένα σκορ 200 σημαίνει περίπου διπλάσιο ολικού throughput σε σύγκριση με την RTX 3090.
Το RTX Pro 6000 Blackwell βρίσκεται επί του παρόντος στην κορυφή της κατάταξής μας με Δείκτη Υπολογιστικής Ανάκρισης AI 403 — περίπου τέσσερις φορές το συνολικό μέσω δεδομένων υποκλοπής του RTX 3090 βασικού μοντέλου — μαζί με 96 GB VRAM για τα μεγαλύτερα LLMs χωρίς ποσοτικοποίηση.
Οι RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) και RTX 4090 (index 133, 24 GB) προσφέρουν τις καλύτερες τιμές-απόδοσης για μονο-GPU inference και δημιουργία εικόνων. Η έκδοση RTX 4090 Pro προσθέτει 48 GB VRAM για μεγαλύτερα μοντέλα, διατηρώντας την αξία της καταναλωτικής κλάσης.
Για τα μεγαλύτερα LLMs που εξυπηρετούνται χωρίς ποσοτικοποίηση, οι κορυφαίες κάρτες data-center όπως η RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) και Instinct MI300X (192 GB) σας προσφέρουν τον χώρο μνήμης για να διατηρείτε ολόκληρα μοντέλα σε διαμονή. Για μοντέλα 8B έως 30B, μια μόνο RTX 5090 ή RTX 4090 παρέχει εξαιρετική απόδοση σε ένα πολύ μικρό κόστος.
Ναι — οι GPU της τρέχουσας γενιάς NVIDIA και πλήρη AI servers είναι διαθέσιμα μέσω του καταλόγου AI Hardware μας, με παγκόσμια αποστολή DDP και τιμές B2B κατόπιν αιτήματος.
Είναι ένα από τα πιο διαδεδομένα GPU με δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας το ένα πρακτικό και καλά κατανοητό σημείο αναφοράς για τη σύγκριση νεότερου και παλαιότερου υλικού.
Όχι. Το VRAM καθορίζει ποια μοντέλα και μεγέθη παρτίδων ταιριάζουν εξ ολοκλήρου — δεν καθορίζει από μόνο του την ταχύτητα. Μία κάρτα με λιγότερο VRAM μπορεί ακόμη να καταγράψει υψηλότερη βαθμολογία inference εάν η αρχιτεκτονική και η διαύγεια μνήμης της είναι πιο ισχυρές.
Η AMD Instinct MI350X βρίσκεται στην κορυφή με 288 GB, ακολουθούμενη από την MI325X με 256 GB. Μεταξύ των καρτών NVIDIA, η B100 SXM προσφέρει 192 GB και η H200 παρέχει 141 GB υψηλής ταχύτητας μνήμης. Περισσότερη VRAM σας επιτρέπει να φορτώσετε μεγαλύτερα μοντέλα και μεγαλύτερα πακέτα χωρίς να τα διαχωρίζετε σε πολλαπλές GPU.
FP16 TFLOPS είναι ένα θεωρητικό τοπικό αριθμητικό μέγεθος υπολογιστικής απόδοσης που δημοσιεύεται από τον κατασκευαστή — ένα ακατέργαστο όριο υλικού. Ο Δείκτης Εφαρμογής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι μια μετρημένη βαθμολογία βασιζόμενη σε φόρτο εργασίας, κατασκευασμένη από δημοσιευμένα benchmarks για LLM, εργασίες εικόνας και όρασης. Μία κάρτα μπορεί να δείχνει υψηλό θεωρητικό TFLOPS αλλά ένα χαμηλότερο πραγματικό δείκτη όταν το εύρος ζώνης μνήμης ή η υποστήριξη λογισμικού τη συγκρατούν.
Αμφότερες είναι GPUs δεδομένων κέντρων Hopper-αρχιτεκτονικής με αξιολόγηση 989,5 FP16 TFLOPS. Η διαφορά είναι η μνήμη: η H200 διαθέτει 141 GB ταχύτερου HBM3e έναντι 80 GB στην H100, επομένως εξυπηρετούν μεγαλύτερα μοντέλα και μεγαλύτερα παράθυρα συνεχιζόμενων συμφραζομένων με υψηλότερη διαρκή απόδοση. Για τις περισσότερες νέες αναπτύξεις εξυπηρέτησης LLM, η H200 αποτελεί την ισχυρότερη επιλογή.
Ναι. Χρησιμοποιήστε την comparison Arena σε αυτή τη σελίδα για να επιλέξετε δύο από τα 78 GPU που έχουμε καταχωρίσει και δείτε τους δείκτες AI Inference, VRAM, FP16 TFLOPS και throughput εκπαίδευσης πλάι πλάι, με τον νικητή σε κάθε μέτρο να επισημαίνεται.
Η εκπαίδευση καταναλώνει πολύ περισσότερο μνήμη και υπολογιστική ισχύ από την inference, επομένως ευνοεί τις κορυφαίες κάρτες με μεγάλο VRAM και υψηλά FP16 TFLOPS όπως οι κατηγορίες H100, H200, B200 ή Instinct MI300X. Η στήλη Throughput Εκπαίδευσης μας δείχνει εικόνες ανά δευτερόλεπτο με μία μόνον GPU όπου υπάρχει δημοσιευμένο benchmark — για παράδειγμα 1.396 εικόνες/δευτ. με το A100 40GB απέναντι σε 905 με το RTX 3090.
Ναι. Μαζί με 78 μεμονωμένες GPU, καταγράφουμε 48 πλήρεις πολυ-GPU AI servers, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων τύπου HGX και DGX, κατασκευασμένων με H100, H200 και Blackwell επιταχυντές, έτοιμα για μεγάλης κλίμακας εκπαίδευση και παραγωγική inference. Επικοινωνήστε μαζί μας για διαμόρφωση και τιμολόγηση B2B.
Και οι τρεις καλύπτονται. Μαζί με τη volledige σειρά της NVIDIA, περιλαμβάνουμε επιταχυντές AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) και κάρτες Radeon, καθώς και Intel Gaudi 3 και Arc, ώστε να μπορείτε να συγκρίνετε μεταξύ των προμηθευτών σε μια συνεπή βάση.
Κάθε νούμερο προέρχεται από δημοσίως δημοσιευμένα δεδομένα benchmarks και κατασκευαστών, ενοποιημένα σε έναν συνεπή δείκτη για προσανατολισμό. Τα πραγματικά αποτελέσματα διαφέρουν ανάλογα με το λογισμικό, τους οδηγούς, το μέγεθος batch και το φόρτο εργασίας, γι' αυτό να αντιμετωπίζετε τα νούμερα ως έναν συγκριτικό οδηγό και όχι ως εγγύηση απόδοσης.
Εκτιμούμε και ενημερώνουμε τα στοιχεία καθώς λανσάρονται νέες γενιές GPU και καθώς διατίθενται περισσότερα δεδομένα δοκιμών.
Αποστείλετε την ερώτησή σας μέσω της φόρμας επικοινωνίας παραπάνω — ή στείλτε μας μήνυμα στο WhatsApp και λάβετε απάντηση σε λεπτά.