Confronta AI
Prestazioni della GPU in breve

È un numero relativo singolo che mostra come una GPU si comporta nell'inferenza LLM, nella generazione di immagini e nei carichi di lavoro di visione combinati, scalato in modo che l'RTX 3090 corrisponda sempre a 100. Un punteggio di 200 significa circa il doppio del throughput aggregato di un RTX 3090.

L'RTX Pro 6000 Blackwell attualmente guida la nostra classifica con un indice di inferenza AI di 403 — circa quattro volte la capacità complessiva di inference dell'RTX 3090 baseline — abbinato a 96 GB di VRAM per i più grandi LLM senza quantizzazione.

La RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) e la RTX 4090 (index 133, 24 GB) offrono il miglior rapporto qualità-prezzo per inferenze su singola GPU e generazione di immagini. La variante RTX 4090 Pro aggiunge 48 GB di VRAM per modelli più grandi, mantenendo un rapporto qualità-prezzo da fascia consumer.

Per i più grandi LLM serviti senza quantizzazione, le schede di punta del data centre come l'RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) e Instinct MI300X (192 GB) offrono spazio di memoria sufficiente per mantenere i modelli completi residenti. Per modelli da 8B a 30B, una singola RTX 5090 o RTX 4090 garantisce un ottimo throughput a una frazione del costo.

Sì — CPU GPU NVIDIA di ultima generazione e server AI completi sono disponibili nel nostro catalogo Hardware AI, con spedizione DDP in tutto il mondo e prezzi B2B su richiesta.

È una delle GPU in grado di AI più diffusamente distribuite, diventando un punto di riferimento pratico e ben consolidato per confrontare hardware più recenti e più vecchi.

No. La VRAM determina quali modelli e dimensioni di batch sono compatibili — non determina di per sé la velocità. Una scheda con meno VRAM può comunque ottenere un indice di inferenza più alto se la sua architettura e la larghezza di banda della memoria sono più performanti.

L'AMD Instinct MI350X guida con 288 GB, seguito dall'MI325X con 256 GB. Tra le schede NVIDIA, la B100 SXM offre 192 GB e l'H200 fornisce 141 GB di memoria ad alta larghezza di banda. Più VRAM consente di caricare modelli più grandi e batch più importanti senza dividerli su più GPU.

FP16 TFLOPS è una cifra teorica di picco di calcolo pubblicata dal produttore — un limite hardware grezzo. L'Indice di Inferenza AI è un punteggio misurato, basato sul carico di lavoro, costruito a partire da benchmark pubblicati su compiti LLM, immagini e visione. Una scheda può mostrare alte TFLOPS teoriche, ma un indice reale inferiore quando la larghezza di banda della memoria o il supporto software la limitano.

Entrambe sono GPU per data centre ad architettura Hopper valutate a 989,5 FP16 TFLOPS. La differenza è nella memoria: l'H200 possiede 141 GB di HBM3e più veloce rispetto agli 80 GB dell'H100, quindi supporta modelli più grandi e finestre di contesto più lunghe con una maggiore portata sostenuta. Per la maggior parte delle nuove distribuzioni di LLM, l'H200 rappresenta la scelta migliore.

Sì. Utilizzi l'Arena di confronto su questa pagina per selezionare due dei nostri 78 GPU elencati e visualizzate fianco a fianco il loro Indice di Inferenza AI, VRAM, TFLOPS FP16 e banda passante per l'addestramento, con il vincitore di ogni metrica evidenziato.

L'addestramento richiede molto più memoria e calcolo rispetto all'inferenza, quindi privilegia schede di fascia alta con molta VRAM e alte TFLOPS FP16 come la classe H100, H200, B200 o Instinct MI300X. La nostra colonna attraversoputs di Addestramento mostra le immagini per secondo su singola GPU dove esiste un benchmark pubblicato — ad esempio 1.396 img/s sulla A100 40GB contro 905 sulla RTX 3090.

Sì. Oltre a 78 GPU individuali,Elenco 48 server AI multi-GPU completi, inclusi sistemi di classe HGX e DGX basati su acceleratori H100, H200 e Blackwell, pronti per addestramenti su larga scala e inferenza di produzione. Contattateci per configurazioni e prezzi B2B.

Tutti e tre sono coperti. Accanto alla gamma completa di NVIDIA includiamo acceleratori AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) e schede Radeon, oltre a Intel Gaudi 3 e Arc, così da poter confrontare tra i fornitori su un indice coerente.

Ogni dato è tratto da benchmark pubblicamente pubblicati e dai dati del produttore, aggregati in un indice coerente per orientarsi. I risultati nel mondo reale variano in base allo stack software, ai driver, alle dimensioni del batch e al carico di lavoro, quindi consideri i numeri come una guida comparativa piuttosto che una garanzia di prestazioni.

Revisioniamo e aggiorniamo le cifre man mano che vengono lanciate nuove generazioni di GPU e quando sono disponibili dati di benchmark più recenti.