Comparați AI
Performanța GPU Privire de ansamblu

Este un număr relativ unic care arată performanța unui GPU în cadrul inferenței LLM, generării de imagini și sarcinilor de viziune combinate, scalat astfel încât RTX 3090 să fie întotdeauna egal cu 100. Un scor de 200 înseamnă aproximativ de două ori peste capacitatea totală a RTX 3090.

RTX Pro 6000 Blackwell conduce în prezent clasamentul nostru cu un indice de inferență AI de 403 — aproximativ de patru ori capacitatea aggregate de inferență a modelului de bază RTX 3090 — combinat cu 96 GB VRAM pentru cele mai mari LLM-uri fără cuantizare.

RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) și RTX 4090 (index 133, 24 GB) oferă cel mai bun raport calitate-preț pentru inferența și generarea de imagini cu un singur GPU. Varianta RTX 4090 Pro adaugă 48 GB de VRAM pentru modele mai mari, menținând în același timp valoarea de clasă consumator.

Pentru cele mai mari modele LLM deservite fără cuantizare, plăcile de top pentru centre de date precum RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) și Instinct MI300X (192 GB) vă oferă spațiul de memorie necesar pentru a menține întregul model resident. Pentru modele de 8B până la 30B, o singură RTX 5090 sau RTX 4090 asigură un throughput excelent la o fracțiune din cost.

Da, plăci NVIDIA de generație actuală și servere complete AI sunt disponibile prin catalogul nostru de hardware AI, cu livrare DDP în întreaga lume și prețuri B2B la cerere.

Este unul dintre cele mai utilizate GPU-uri capabile de AI, fiind un reper practic și bine înțeles pentru compararea hardware-ului mai nou și mai vechi.

Nu. VRAM-ul determină dimensiunile modelelor și dimensiunile loturilor care se pot potrivi — nu determină singur viteza. O placă cu mai puțin VRAM poate avea în continuare un indice de inferență mai mare dacă arhitectura și lățimea de bandă a memoriei sunt mai puternice.

AMD Instinct MI350X conducează cu 288 GB, urmat de MI325X cu 256 GB. Dintre plăcile NVIDIA, B100 SXM oferă 192 GB, iar H200 furnizează 141 GB de memorie cu lățime de bandă ridicată. Mai mult VRAM vă permite să încărcați modele mai mari și loturi mai mari fără a le împărți între mai multe GPU-uri.

FP16 TFLOPS reprezintă o valoare teoretică maximă de calcul publicată de fabricant — un plafon hardware brut. Indicele AI Inference este un scor măsurat, bazat pe sarcini de lucru, construit din benchmark-uri publicate pentru sarcini LLM, imagini și viziune. O placă poate afișa TFLOPS teoretice ridicate, dar un indice real în lumea reală mai mic atunci când lățimea de bandă a memoriei sau suportul software o limitează.

Ambele sunt GPU-uri pentru data centre cu arhitectură Hopper, evaluate la 989,5 FP16 TFLOPS. Diferența constă în memorie: H200 are 141 GB de HBM3e mai rapid față de 80 GB pe H100, astfel încât suportă modele mai mari și ferestre de context mai lungi la o rată de transfer susținută mai mare. Pentru majoritatea noilor implementări de servire LLM, H200 reprezintă opțiunea mai puternică.

Da, utilizați Arena de comparație de pe această pagină pentru a selecta orice doi dintre cei 78 de GPU-uri enumerate și vedeți în paralel AI Inference Index, VRAM, FP16 TFLOPS și plasarea pentru antrenare, cu câștigătorul fiecărei metrici evidențiat.

Instruirea este mult mai intensivă în memorie și calcul decât inferența, așa că favorizează cardurile flagship cu VRAM mare și TFLOPS FP16 ridicate, precum clasa H100, H200, B200 sau Instinct MI300X. Coloana noastră de Performanță a Instruirii afișează imagini pe secundă pe GPU unic, unde există un reper publicat — de exemplu 1.396 img/sec pe A100 40GB versus 905 pe RTX 3090.

Da. Alături de 78 de GPU-uri individuale, listăm 48 de servere AI multi-GPU complete, inclusiv sisteme de tip HGX și DGX construite în jurul acceleratorilor H100, H200 și Blackwell, pregătite pentru training de scară largă și inferență de producție. Contactați-ne pentru configurare și prețuri B2B.

Tuturor celor trei sunt acoperiți. Alături de gama completă NVIDIA, includem acceleratoare AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) și plăci Radeon, plus Intel Gaudi 3 și Arc, astfel încât să puteți compara între furnizori pe un indice consecvent.

Fiecare cifră este extrasă din datele publicate de benchmark și de producător, agregate într-un indice consistent pentru orientare. Rezultatele din lumea reală variază în funcție de stack-ul software, drivere, dimensiunea lotului și workload, așadar tratați cifrele ca un ghid comparativ, mai degrabă decât o garanție a performanței.

Revizuim și actualizăm cifrele pe măsură ce apar noi generații de GPU și pe măsură ce devin disponibile mai multe date de referință.