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Desempenho da GPU Visão Geral

É um único número relativo que mostra o desempenho de uma GPU em tarefas combinadas de inferência de LLM, geração de imagens e visão, escalado de modo que a RTX 3090 sempre corresponda a 100. Uma pontuação de 200 significa aproximadamente o dobro da vazão total de uma RTX 3090.

O RTX Pro 6000 Blackwell lidera atualmente o nosso ranking com um Índice de Inferência de IA de 403 — aproximadamente quatro vezes a taxa de transferência de inferência agregada do RTX 3090 padrão — aliado a 96 GB de VRAM para os maiores LLMs sem quantização.

A RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) e a RTX 4090 (índice 133, 24 GB) oferecem a melhor relação preço-desempenho para inferência com GPU única e geração de imagens. A variante RTX 4090 Pro adiciona 48 GB de VRAM para modelos maiores, mantendo o valor de classe consumer.

Para os maiores LLMs atendidos sem quantização, cartões de data centre flagship como o RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) e Instinct MI300X (192 GB) oferecem a margem de memória necessária para manter modelos completos residentes. Para modelos de 8B a 30B, uma única RTX 5090 ou RTX 4090 fornece uma excelente taxa de transmissão a uma fração do custo.

Sim — GPUs NVIDIA de última geração e servidores completos de IA estão disponíveis através do nosso catálogo de Hardware de IA, com envio DDP mundial e preços B2B sob solicitação.

É uma das GPUs com capacidade de IA mais amplamente implantadas, tornando-se um ponto de referência prático e bem compreendido para comparar hardware mais recente e mais antigo.

Não. O VRAM determina quais tamanhos de modelo e tamanhos de lotes cabem - não determina a velocidade por si só. Uma placa com menos VRAM ainda pode registrar um índice de inferência mais alto se sua arquitetura e largura de banda de memória forem mais fortes.

O AMD Instinct MI350X lidera com 288 GB, seguido pelo MI325X com 256 GB. Entre as placas NVIDIA, o B100 SXM oferece 192 GB e o H200 fornece 141 GB de memória de alta largura de banda. Mais VRAM permite carregar modelos maiores e lotes maiores sem dividi-los entre várias GPUs.

FP16 TFLOPS é uma medida teórica de pico de computação publicada pelo fabricante — um limite bruto de hardware. O Índice de Inferência de IA é uma pontuação medida, baseada na carga de trabalho, construída a partir de benchmarks publicados em tarefas de LLM, imagem e visão. Uma placa pode exibir TFLOPS teóricos elevados, mas um índice real mais baixo quando a largura de banda de memória ou o suporte de software limitam seu desempenho.

Ambos são GPUs de data-center de arquitetura Hopper com classificação de 989,5 FP16 TFLOPS. A diferença está na memória: o H200 possui 141 GB de HBM3e mais rápida versus 80 GB no H100, portanto, suporta modelos maiores e janelas de contexto mais longas com maior taxa de transferência sustentada. Para a maioria das novas implantações de atendimento a LLM, o H200 é a opção mais forte.

Sim. Utilize a arena de comparação nesta página para escolher duas de nossas 78 GPUs listadas e veja seu Índice de Inferência de IA, VRAM, TFLOPS FP16 e capacidade de treinamento lado a lado, com o vencedor de cada métrica destacado.

O treinamento é muito mais exigente em memória e processamento do que a inferência, portanto, favorece os cartões principais com grande VRAM e alta capacidade de TFLOPS FP16, como a classe H100, H200, B200 ou Instinct MI300X. Nossa coluna de Desempenho de Treinamento mostra imagens por segundo por GPU única, onde existe um benchmark publicado — por exemplo, 1.396 img/s no A100 40GB versus 905 no RTX 3090.

Sim. Juntamente com 78 GPUs individuais, listamos 48 servidores de IA multigPU completos, incluindo sistemas de classe HGX e DGX baseados nos aceleradores H100, H200 e Blackwell, prontos para treinamento em larga escala e inferência de produção. Entre em contato conosco para configurações e preços B2B.

Os três estão cobertos. Junto com toda a linha NVIDIA, incluímos aceleradores AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) e placas Radeon, além de Intel Gaudi 3 e Arc, para que você possa comparar entre os fornecedores em um índice consistente.

Cada dado é baseado em dados públicos de benchmarks e fabricantes, agregados em um índice consistente para orientação. Os resultados do mundo real variam com a pilha de software, drivers, tamanho do lote e carga de trabalho, portanto, considere os números como um guia comparativo e não uma garantia de desempenho.

Revisamos e atualizamos os números à medida que novas gerações de GPU são lançadas e à medida que mais dados de benchmark se tornam disponíveis.