AI összehasonlítása
GPU Teljesítmény Rövid áttekintés

Ez egy egyedi relatív szám, amely megmutatja, hogy egy GPU hogyan teljesít az LLM inferenciában, képgenerálásban és látás munkaterhelések összességében, úgy skálázva, hogy az RTX 3090 mindig 100-nak feleljen meg. A 200 pontos eredmény nagyjából duplája az RTX 3090 összesített áttételének.

Az RTX Pro 6000 Blackwell jelenleg az élen áll rangsorunkban AI Inference Index értékkel, amely 403 — hozzávetőlegesen négyszerese az RTX 3090 alapmodell összesített inference átviteli sebességének — és 96 GB VRAM-mal a legnagyobb LLM-ekhez quantizálás nélkül.

Az RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) és az RTX 4090 (index 133, 24 GB) kínálják a legerősebb ár-érték arányt az egy GPU-s inference és képalkotás terén. Az RTX 4090 Pro változat 48 GB VRAM-ot ad hozzá nagyobb modellekhez, miközben megőrzi a fogyasztói szintű értéket.

A legnagyobb LLM-ek, quantizálás nélkül nyújtott szolgáltatásaihoz a zászlóshajó adatközponti kártyák, mint például az RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) és Instinct MI300X (192 GB) biztosítják a memória tőkét, hogy egész modellek maradéktalanul jelen legyenek. 8B-tól 30B-ig terjedő modellek esetén egyetlen RTX 5090 vagy RTX 4090 kiváló adatátvitelt biztosít jóval alacsonyabb költség mellett.

Igen — a jelenlegi generációs NVIDIA GPU-k és teljes AI szerverek elérhetők a mi AI Hardver katalógusunkban, világszerte DDP szállítással és B2B árképzés kérésre.

Ez az egyik legszélesebb körben alkalmazott AI-képes GPU, ami gyakorlati, jól érthető kiindulópontot jelent az újabb és régebbi hardverek összehasonlításához.

Nem. A VRAM határozza meg, hogy milyen modellméretek és kötegek férnek el — önmagában nem határozza meg a sebességet. Egy VRAM-mal kisebb Kártya is elérhet magasabb inference indexet, ha az architektúrája és memóriabővítése erősebb.

Az AMD Instinct MI350X vezet 288 GB-tal, ezt követi az MI325X 256 GB-kal. Az NVIDIA kártyák közül a B100 SXM 192 GB-ot, az H200 pedig 141 GB magas sávszélességű memóriát kínál. A több VRAM lehetővé teszi, hogy nagyobb modelleket és nagyobb kötegeket töltsön be anélkül, hogy több GPU-ra kellene osztani őket.

FP16 TFLOPS a gyártó által közzétett elméleti csúcsteljesítmény-adat – egy nyers hardver plafon. Az AI Inference Index egy mérésen alapuló, munkaterhelés-alapú pontszám, amely a LLM, kép- és látásfeladatokra publikált benchmarkokból épül fel. Egy kártya magas elméleti TFLOPS értéket mutathat, ugyanakkor alacsonyabb való életbeli indexet, amikor a memória sávszélesség vagy a szoftver támogatás visszatartja.

Mindkettő Hopper-architektúrájú adatközpont GPU, amely 989,5 FP16 TFLOPS teljesítményt nyújt. A különbség a memóriában van: az H200 141 GB gyorsabb HBM3e memóriával rendelkezik szemben az H100 80 GB-jával, így nagyobb modelleket és hosszabb kontextusablakokat képes kiszolgálni magasabb fenntartott átviteli sebességgel. A legtöbb új LLM-kiszolgáló bevezetéshez az H200 a jobb választás.

Igen. Használja a ezen az oldalon található Arena összehasonlítót, hogy kiválasszon bármelyik két a 78 felsorolt GPU-k közül, és lássa személyre szabottan az AI Inference Index, VRAM, FP16 TFLOPS és tréningteljesítmény adatait, az egyes mérőszámok győztesét kiemelve.

A képzés sokkal memória- és számításigényesebb, mint az inferencia, ezért a zászlóshajó kártyákat részesíti előnyben nagy VRAM-mal és magas FP16 TFLOPS-szal, mint például az H100, H200, B200 vagy Instinct MI300X osztály. A Training Throughput oszlopunk megmutatja az egy GPU-s képeket másodpercenként, ahol létezik nyilvánosan elérhető benchmark — például 1 396 kép/másodperc az A100 40GB-on szemben 905-tel az RTX 3090 esetében.

Igen. A 78 különálló GPU mellett felsorolunk 48 teljes multi-GPU AI szervert, beleértve az HGX és DGX-osztályú rendszereket, amelyek H100, H200 és Blackwell gyorsítók köré épültek, készen állnak nagy léptékű tanításra és produkciós inferenciára. Lépjen kapcsolatba velünk konfiguráció és B2B árképzés ügyében.

Mindhárom fedezve van. A teljes NVIDIA kínálat mellett AMD Instinct gyorsítókat (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) és Radeon kártyákat, valamint Intel Gaudi 3 és Arc megoldásokat is bemutatunk, így egy egységes indexen összehasonlíthatja a különböző beszállítókat.

Minden adat a nyilvánosan elérhető benchmark- és gyártói adatokból származik, amelyek egy egységes indexbe vannak összegezve iránymutatásként. A valós eredmények változhatnak a szoftverstack, driverek, tételsúly és munkaerő függvényében, így a számokat inkább összehasonlító útmutatóként, mint garanciaként kezelje.

Áttekintjük és frissítjük az adatokat, ahogy az új GPU generációk megjelennek, és egyre több benchmark adat válik elérhetővé.