Vergelijk AI
GPU-prestaties Oeverzicht

Het is een enkel relatieve getal dat weergeeft hoe een GPU presteert bij LLM-inference, beeldgeneratie en visie-workloads gecombineerd, geschaald zodat de RTX 3090 altijd gelijk is aan 100. Een score van 200 betekent ongeveer het dubbele van de totale doorvoer van een RTX 3090.

De RTX Pro 6000 Blackwell leidt momenteel onze ranglijst met een AI Inference Index van 403 — ongeveer vier keer de totale inference doorvoer van de RTX 3090-baseline — gecombineerd met 96 GB VRAM voor de grootste LLM's zonder quantisatie.

Die RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) und RTX 4090 (Index 133, 24 GB) bieten das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Single-GPU-Inference und Bildgenerierung. Die RTX 4090 Pro Variante fügt 48 GB VRAM für größere Modelle hinzu, während sie weiterhin den Wert der Consumer-Klasse beibehält.

Voor de grootste LLM's die zonder kwantisatie worden bediend, bieden vlaggenschip data centre kaarten zoals de RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) en Instinct MI300X (192 GB) de geheugenruimte om volledige modellen resident te houden. Voor modellen van 8B tot 30B levert een enkele RTX 5090 of RTX 4090 een uitstekende doorvoer tegen een fractie van de kosten.

Ja — grafische kaarten van NVIDIA van de huidige generatie en volledige AI-servers zijn beschikbaar via onze AI Hardware-catalogus, met wereldwijde DDP-verzending en B2B-prijzen op aanvraag.

Het is één van de meest breed inzetbare AI-capabele GPU's, waardoor het een praktisch en goed bekend referentiepunt is voor het vergelijken van nieuwere en oudere hardware.

Nr. VRAM bepaalt welke modelgroottes en batchgroottes überhaupt passen — het bepaalt niet op zichzelf de snelheid. Een kaart met minder VRAM kan nog steeds een hogere inference-index behalen als de architectuur en geheugenbandbreedte sterker zijn.

De AMD Instinct MI350X leidt met 288 GB, gevolgd door de MI325X met 256 GB. Onder NVIDIA-kaarten biedt de B100 SXM 192 GB en de H200 beschikt over 141 GB high-bandwidth geheugen. Meer VRAM stelt u in staat om grotere modellen en grotere batches te laden zonder ze over meerdere GPU's te splitsen.

FP16 TFLOPS is een theoretisch piekberekeningscijfer dat door de fabrikant wordt gepubliceerd — een ruwe hardware limiet. De AI Inference Index is een gemeten, workload-gebaseerde score die is opgebouwd uit gepubliceerde benchmarks voor LLM-, beeld- en visie-taken. Een kaart kan een hoge theoretische TFLOPS tonen, maar een lagere real-world index hebben als geheugenbandbreedte of softwareondersteuning dat belemmert.

Beide zijn Hopper-architectuur GPU's van datacenter met een beoordeling van 989,5 FP16 TFLOPS. Het verschil zit in het geheugen: de H200 beschikt over 141 GB snellere HBM3e versus 80 GB op de H100, zodat deze grotere modellen en langere contextvensters kan bedienen met hogere aanhoudende doorvoer. Voor de meeste nieuwe LLM-serveerimplementaties is de H200 de sterkere keuze.

Ja. Gebruik de vergelijking Arena op deze pagina om twee van onze 78 vermelde GPU's te selecteren en hun AI Inference Index, VRAM, FP16 TFLOPS en trainingsdoorvoer naast elkaar te bekijken, waarbij de winnaar van elke score wordt gemarkeerd.

Training is veel minder geheugen- en rekenintensief dan inferentie, dus het heeft de voorkeur voor vlaggenschipkaarten met grote VRAM en hoge FP16 TFLOPS zoals de H100, H200, B200 of Instinct MI300X klasse. Onze Training Throughput kolom toont single-GPU afbeeldingen per seconde waar een gepubliceerde benchmark bestaat — bijvoorbeeld 1.396 img/s op de A100 40GB versus 905 op de RTX 3090.

Ja. Naast 78 individuele GPU's vermelden wij 48 complete multi-GPU AI-servers, inclusief HGX- en DGX-class systemen gebouwd rond H100, H200 en Blackwell accelerators, klaar voor grootschalige training en productie-inferentie. Neem contact met ons op voor configuratie en B2B-prijzen.

Alle drie zijn gedekt. Naast de volledige NVIDIA-serie omvatten wij AMD Instinct-accelerators (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) en Radeon-kaarten, plus Intel Gaudi 3 en Arc, zodat u leveranciers kunt vergelijken op één consistent index.

Elk cijfer is gebaseerd op openbaar gepubliceerde benchmark- en fabrikantgegevens, samengevoegd tot een consistente index voor oriëntatie. Resultaten in de praktijk variëren afhankelijk van de softwarestack, drivers, batchgrootte en workload, dus behandel de cijfers als een vergelijkende leidraad in plaats van een garantie voor prestaties.

Wij beoordelen en actualiseren de cijfers wanneer nieuwe GPU-generaties worden gelanceerd en wanneer er meer benchmarkgegevens beschikbaar komen.