Porównanie AI
Wydajność GPU Na pierwszy rzut oka

Jest to pojedyncza liczba względna pokazująca, jak karta GPU radzi sobie w zakresie inferencji LLM, generowania obrazów i zadań wizji w połączeniu, skalowana tak, aby RTX 3090 zawsze wynosił 100. Wynik na poziomie 200 oznacza około dwukrotnie większą łączną przepustowość niż RTX 3090.

RTX Pro 6000 Blackwell obecnie zajmuje pierwsze miejsce w naszym rankingu z Indeksem Wnioskowania AI na poziomie 403 — około czterokrotnie wyższym od łącznej przepustowości inference dla RTX 3090 bazowej — wyposażony w 96 GB VRAM do największych LLM bez kwantyzacji.

RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) oraz RTX 4090 (index 133, 24 GB) oferują najlepszy stosunek ceny do wydajności dla pojedynczej karty GPU do wnioskowania i generowania obrazów. Wariant RTX 4090 Pro dodaje 48 GB VRAM dla większych modeli, zachowując wartość klasy konsumenckiej.

Dla największych LLM-ów obsługiwanych bez kwantowania karty głównego nurtu w data centre, takie jak RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) i Instinct MI300X (192 GB), zapewniają wystarczającą przestrzeń pamięciową, aby utrzymać pełne modele na miejscu. Dla modeli od 8B do 30B, pojedyncza karta RTX 5090 lub RTX 4090 zapewnia doskonałą przepustowość przy ułamku kosztów.

Tak — karty graficzne NVIDIA najnowszej generacji oraz pełne serwery AI są dostępne w naszym katalogu Hardware AI, z globalną wysyłką DDP i cenami B2B na życzenie.

Jest jednym z najbardziej rozpowszechnionych GPU zdolnych do obsługi AI, co czyni go praktycznym, dobrze rozumianym punktem odniesienia do porównywania nowszego i starszego sprzętu.

Nie. VRAM określa, jakie rozmiary modeli i rozmiary partii pasują w ogóle — nie decyduje samoistnie o prędkości. Karta z mniejszą ilością VRAM może nadal osiągać wyższy indeks wnioskowania, jeśli jej architektura i przepustowość pamięci są silniejsze.

AMD Instinct MI350X prowadzi z 288 GB, a następnie MI325X z 256 GB. Wśród kart NVIDIA karta B100 SXM oferuje 192 GB, a H200 zapewnia 141 GB pamięci wysokiej przepustowości. Więcej VRAM pozwala na ładowanie większych modeli i większych partii bez konieczności dzielenia ich na wiele GPU.

FP16 TFLOPS to teoretyczna szczytowa wartość obliczeń opublikowana przez producenta — surowy limit sprzętowy. Indeks Inference AI to mierzalny wynik oparty na obciążeniu, skonstruowany na podstawie opublikowanych benchmarków dla zadań LLM, obrazów i wizji. Karta może wykazywać wysokie teoretyczne TFLOPS, ale mieć niższy rzeczywisty indeks w rzeczywistych warunkach, gdy ograniczenia w przepustowości pamięci lub wsparcie oprogramowania ją hamują.

Oba to GPU w architekturze Hopper z centrum danych ocenione na 989,5 TFLOPS w FP16. Różnica leży w pamięci: H200 posiada 141 GB szybszego HBM3e w porównaniu do 80 GB na H100, dzięki czemu obsługuje większe modele i dłuższe okna kontekstowe przy wyższym utrzymującym się przepływie danych. W przypadku większości nowych wdrożeń obsługi LLM, H200 jest lepszym wyborem.

Tak. Skorzystaj z porównania Arena na tej stronie, aby wybrać dowolne dwa z naszych 78 wymienionych GPU i porównać ich wskaźnik Inference AI, VRAM, FP16 TFLOPS oraz przepustowość treningu side by side, z wyróżnieniem zwycięzcy w każdej kategorii.

Szkolenie jest znacznie bardziej pamięcio- i obliczeniowo intensywne niż wnioskowanie, dlatego sprzyja flagowym kartom z dużą pamięcią VRAM i wysokimi TFLOPS FP16, takim jak klasa H100, H200, B200 lub Instinct MI300X. Nasza kolumna wydajności szkolenia pokazuje pojedyncze obrazy na sekundę na GPU, dla których istnieje opublikowany benchmark — na przykład 1 396 obrazów/s na A100 40GB w porównaniu do 905 na RTX 3090.

Tak. Oprócz 78 pojedynczych GPU, wymieniamy 48 kompletnych serwerów AI z wieloma GPU, w tym systemów klasy HGX i DGX opartych na akceleratorach H100, H200 i Blackwell, gotowych do dużych szkoleń i produkcyjnej inferencji. Skontaktuj się z nami w sprawie konfiguracji i cen B2B.

Wszystkie trzy są uwzględnione. Oprócz pełnej oferty NVIDIA, obejmujemy akceleratory AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) oraz karty Radeon, a także Intel Gaudi 3 i Arc, dzięki czemu mogą Państwo porównywać różne firmy na jednym spójnym indeksie.

Każda liczba pochodzi z publicznie dostępnych danych porównawczych i informacji od producentów, zebranych w spójny indeks dla celów orientacyjnych. Wyniki w rzeczywistych warunkach różnią się w zależności od stosu oprogramowania, sterowników, rozmiaru partii i obciążenia, więc traktujcie te liczby jako przewodnik porównawczy, a nie gwarancję wydajności.

Dokładamy starań, aby uaktualniać i odświeżać dane wraz z wprowadzeniem nowych generacji GPU oraz dostępnością dodatkowych danych benchmarkowych.