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GPU प्रदर्शन सारांश

यह एक सापेक्ष संख्या है जो दिखाती है कि एक GPU कैसे प्रदर्शन करता है LLM inference, छवि जनरेशन और विज़न वर्कलोड के अंत contention, और इसे इस तरह स्केल किया गया है कि RTX 3090 हमेशा 100 के बराबर है। 200 का स्कोर लगभग RTX 3090 की कुल थ्रूपुट का दोगुना है।

RTX प्रो 6000 ब्लैकवेल वर्तमान में हमारे रैंकिंग में नेतृत्व कर रहा है, जिसका AI inference सूचकांक 403 है — जो RTX 3090 बुनियादी मॉडल की तुलना में लगभग चार गुना अधिक सम्मिलित inference थ्रूपुट है — और बिना क्वांटाइजेशन के सबसे बड़े LLMs के लिए 96 GB VRAM के साथ।

RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) और RTX 4090 (सूचकांक 133, 24 GB) सबसे मजबूत मूल्य-प्रदर्शन प्रस्तावक हैं सिंगल-GPU इनफ़ेरेंस और छवि सृजन के लिए। RTX 4090 प्रो संस्करण अधिक मॉडल के लिए 48 GB VRAM जोड़ता है जबकि उपभोक्ता वर्ग मूल्य बनाए रखता है।

सबसे बड़े LLMs जिनकी सेवा बिना क्वांटीकरण के की जाती है, flagship डेटा-सेנטר कार्ड जैसे RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) और Instinct MI300X (192 GB) आपको मेमोरी की पर्याप्त जगह प्रदान करते हैं ताकि पूरे मॉडल रहें स्थायी। 8B से 30B मॉडल्स के लिए, एकल RTX 5090 या RTX 4090 उत्कृष्ट थ्रूपुट प्रदान करता है वह भी कम लागत पर।

हाँ — वर्तमान पीढ़ी की NVIDIA GPU और पूर्ण AI सर्वर हमारे AI Hardware कैटलॉग में उपलब्ध हैं, विश्वव्यापी DDP शिपिंग और अनुरोध पर B2B मूल्य निर्धारण के साथ।

यह सबसे व्यापक रूप से तैनात AI-सक्षम GPU में से एक है, जो नए और पुराने हार्डवेयर के बीच तुलना करने के लिए एक व्यावहारिक, अच्छी तरह से समझा जाने वाला संदर्भ बिंदु बनाता है।

नं. VRAM यह निर्धारित करता है कि कौन से मॉडल आकार और बैच आकार पूरी तरह से फिट होते हैं — यह स्वयं गति निर्धारित नहीं करता है। एक कार्ड में कम VRAM हो सकता है फिर भी यदि इसकी वास्तुकला और मेमोरी बैंडविड्थ मजबूत हो तो यह उच्च अनुमान सूचकांक पोस्ट कर सकता है।

AMD Instinct MI350X 288 GB में प्रथम स्थान पर है, उसके बाद MI325X 256 GB में है। NVIDIA कार्डों में B100 SXM 192 GB और H200 141 GB उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी प्रदान करता है। अधिक VRAM आपको बड़े मॉडल और बड़े बैच लोड करने की अनुमति देता है बिना उन्हें कई GPU में विभाजित किए।

FP16 TFLOPS निर्माता द्वारा प्रकाशित एक सैद्धांतिक शिखर गणना आंकड़ा है — एक कच्चा हार्डवेयर क्षमता। AI इनफेरेंस इंडेक्स एक मापा हुआ, कार्यभार-आधारित स्कोर है जो LLM, छवि और दृश्य कार्यों के लिए प्रकाशित बेंचमार्क से बनाया गया है। एक ग्राफिक कार्ड उच्च सैद्धांतिक TFLOPS दिखा सकता है, फिर भी कम वास्तविक विश्व सूचकांक हो सकता है जब मेमोरी बैंडविड्थ या सॉफ्टवेयर समर्थन पीछे छोड़ देते हैं।

दोनों Hopper-आर्किटेक्चर डेटा-सेंटर GPU हैं जिनकी रेटिंग 989,5 FP16 TFLOPS है। अंतर मेमोरी का है: H200 में 141 GB तेज HBM3e है जबकि H100 में 80 GB है, इसलिए यह बड़े मॉडल और लंबी संदर्भ विंडो को उच्च निरंतर थ्रूपुट पर सेवा देता है। अधिकांश नई LLM-सर्विंग तैनातियों के लिए H200 मजबूत विकल्प है।

हाँ। इस पृष्ठ पर तुलना क्षेत्र का उपयोग करें ताकि आप हमारी 78 सूचीबद्ध GPU में से किसी दो चुन सकें और उनके AI Inference सूचकांक, VRAM, FP16 TFLOPS और प्रशिक्षण थ्रूपुट को एक साथ देख सकें, प्रत्येक मानकों में विजेता को हाइलाइट किया गया।

प्रशिक्षण इनफेरेंस की तुलना में कहीं अधिक मेमोरी- और गणना-गहन है, इसलिए यह उच्च VRAM और उच्च FP16 TFLOPS जैसे H100, H200, B200 या Instinct MI300X वर्ग की फ़्लैगशिप कार्ड्स का समर्थन करता है। हमारा प्रशिक्षण थ्रूपुट स्तम्भ उन एकल-GPU छवियों को प्रति सेकंड दर्शाता है जहां एक प्रकाशित बेंचमार्क मौजूद है — उदाहरण के लिए A100 40GB पर 1,396 img/s के मुकाबले RTX 3090 पर 905।

हाँ। 78 व्यक्तिगत GPU के साथ-साथ हम 48 पूर्ण मल्टी-GPU AI सर्वर भी सूचीबद्ध करते हैं, जिसमें HGX और DGX-क्लास सिस्टम शामिल हैं जो H100, H200 और Blackwell एक्सेलेरेटर के आसपास बनाए गए हैं, बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण और उत्पादन अनुमान के लिए तैयार हैं। कॉन्फ़िगरेशन और B2B मूल्य निर्धारण के लिए हमसे संपर्क करें।

सभी तीन कवर किए गए हैं। NVIDIA की पूरी लाइन-अप के साथ, हम AMD Instinct एक्सेलेरेटर (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) और Radeon कार्ड भी शामिल करते हैं, साथ ही Intel Gaudi 3 और Arc, ताकि आप एक समान सूचकांक पर विभिन्न विक्रेताओं की तुलना कर सकें।

प्रत्येक आंकड़ा सार्वजनिक रूप से प्रकाशित मानक और निर्माता डेटा से लिया गया है, जो दिशा निर्देश के लिए एक सुसंगत सूचकांक में संकलित है। वास्तविक दुनिया के परिणाम सॉफ़्टवेयर स्टैक, ड्राइवर, बैच आकार और कार्यभार के साथ भिन्न होते हैं, इसलिए संख्याओं को प्रदर्शन की गारंटी के बजाय तुलनात्मक मार्गदर्शिका के रूप में लें।

हम नई GPU पीढ़ियों के लॉन्च होने और अधिक बेंचमार्क डेटा उपलब्ध होने के साथ ही आंकड़ों की समीक्षा और पुनःपरिष्करण करते हैं।