Comparer l'IA
Performance du GPU En un coup d'œil

Il s'agit d'un seul chiffre relatif montrant la performance d'une GPU dans l'inférence LLM, la génération d'images et les charges de travail de vision combinées, normalisé de sorte que la RTX 3090 équivaille toujours à 100. Un score de 200 signifie environ deux fois le débit global d'une RTX 3090.

le RTX Pro 6000 Blackwell occupe actuellement la première place de notre classement avec un indice d'inférence AI de 403 — environ quatre fois le débit d'inférence total du RTX 3090 de référence — associé à 96 Go de VRAM pour les plus grands LLMs sans quantification.

La RTX 5090 (Index d'inférence IA 207, 32 Go) et la RTX 4090 (index 133, 24 Go) offrent le meilleur rapport qualité-prix pour l'inférence sur GPU unique et la génération d'images. La variante RTX 4090 Pro ajoute 48 Go de VRAM pour des modèles plus volumineux tout en conservant une valeur de gamme grand public.

Pour les plus grands LLM servis sans quantification, les cartes phares de centres de données comme la RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), la H200 (141 GB) et l'Instinct MI300X (192 GB) vous offrent la marge mémoire nécessaire pour maintenir des modèles entiers en résident. Pour des modèles de 8 milliards à 30 milliards de paramètres, une seule RTX 5090 ou RTX 4090 offre un excellent débit à une fraction du coût.

Oui — les GPU NVIDIA de génération actuelle et les serveurs AI complets sont disponibles via notre catalogue Hardware AI, avec livraison DDP dans le monde entier et des tarifs B2B sur demande.

C'est l'un des GPU capables d'IA déployés le plus largement, ce qui en fait un point de référence pratique et bien compris pour comparer le matériel plus récent et plus ancien.

Non. La VRAM détermine quels modèles et tailles de batch peuvent être utilisés — elle ne détermine pas elle-même la vitesse. Une carte avec moins de VRAM peut toujours afficher un indice d'inférence plus élevé si son architecture et sa bande passante mémoire sont plus performantes.

L'AMD Instinct MI350X domine avec 288 Go, suivi par la MI325X avec 256 Go. Parmi les cartes NVIDIA, la B100 SXM offre 192 Go et la H200 fournit 141 Go de mémoire à large bande passante. Plus de VRAM permet de charger des modèles plus grands et des lots plus volumineux sans les répartir sur plusieurs GPU.

FP16 TFLOPS est une mesure de pico de calcul théorique publiée par le fabricant — un plafond matériel brut. L’indice d’Inference AI est un score mesuré, basé sur la charge de travail, construit à partir de benchmarks publiés pour les tâches LLM, image et vision. Une carte peut montrer un TFLOPS théorique élevé, mais un indice réel inférieur lorsque la bande passante mémoire ou le support logiciel la retient.

Les deux sont des GPU de data centre Hopper-architecture évalués à 989,5 TFLOPS FP16. La différence réside dans la mémoire : le H200 possède 141 Go de HBM3e plus rapide contre 80 Go sur le H100, ce qui lui permet de traiter des modèles plus grands et des fenêtres de contexte plus longues avec un débit soutenu plus élevé. Pour la majorité des déploiements de nouveaux LLM, le H200 est le choix le plus judicieux.

Oui. Utilisez la comparaison Arena sur cette page pour choisir deux de nos 78 GPU répertoriés et voir leur indice d'inférence AI, VRAM, TFLOPS FP16 et débit de formation côte à côte, avec le gagnant de chaque métrique mis en évidence.

La formation est bien plus gourmande en mémoire et en calcul que l'inférence, ce qui favorise les cartes phares avec une grande VRAM et de hautes TFLOPS FP16 telles que la classe H100, H200, B200 ou Instinct MI300X. Notre colonne Débit de Formation affiche des images par seconde par GPU unique lorsqu’un benchmark publié existe — par exemple 1 396 img/s sur l’A100 40 Go contre 905 sur la RTX 3090.

Oui. Outre 78 GPU individuels, nous répertorions 48 serveurs AI multi-GPU complets, y compris des systèmes de classe HGX et DGX construits autour des accélérateurs H100, H200 et Blackwell, prêts pour une formation à grande échelle et l'inférence en production. Contactez-nous pour la configuration et les prix B2B.

Les trois sont couverts. En plus de la gamme complète NVIDIA, nous incluons des accélérateurs AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) et des cartes Radeon, ainsi que Intel Gaudi 3 et Arc, afin que vous puissiez comparer les fournisseurs sur un indice cohérent.

Chaque chiffre est tiré de données publiques de référence et de fabricants, agrégées en un indice cohérent pour l'orientation. Les résultats du monde réel varient en fonction de la pile logicielle, des pilotes, de la taille du lot et de la charge de travail, il convient donc de considérer ces chiffres comme un guide comparatif plutôt qu'une garantie de performance.

Nous réévaluons et mettons à jour les chiffres à mesure que de nouvelles générations de GPU sont lancées et que davantage de données de référence deviennent disponibles.