เกณฑ์เปรียบเทียบเซิร์ฟเวอร์ GPU & AI

เปรียบเทียบ AI
ประสิทธิภาพ GPU ภาพรวม

ตารางที่ชัดเจนสำหรับความเร็วในการคาดการณ์ AI, VRAM และปริมาณงานการฝึกอบรมบน GPU ปัจจุบัน — ตั้งแต่วิดีโอการ์ดสำหรับเวิร์กสเตชันไปจนถึงฮาร์ดแวร์ Blackwell สำหรับศูนย์ข้อมูล ตัวเลขอ้างอิงเพื่อช่วยให้คุณเลือก GPU ที่เหมาะสมสำหรับภาระงานของคุณ

ช้อปฮาร์ดแวร์ AI ↗︎ พูดคุยกับทีมของเรา ↗︎

403

ดัชนีชั้นนำ

288 GB

สูงสุด VRAM

การเปรียบเทียบการ์ด

เปรียบเทียบ GPU

เซิร์ฟเวอร์ AI

=100

อิงกับ RTX 3090

4–288 GB

ช่วง VRAM

เลือก 2

เปรียบเทียบโดยตรง

พร้อมจำหน่าย

เชื่อมโยงกับสิ่งที่เราขาย

*กระดานผู้นำ (01)

The สามอันดับแรก, จัดอันดับ

ดัชนีการวิเคราะห์ AI สูงสุดในสายอาชีพ ตัวเลขแต่ละตัวด้านล่างนี้ถูกปรับตาม RTX 3090 ที่ 100

2 เงิน

RTX Pro 5000 Blackwell

48 GB VRAM · Flagship

285ดรรชนี

High-throughput production inference

1 ทอง

RTX Pro 6000 Blackwell

96 GB VRAM · Flagship

403ดรรชนี

Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving

ดูในร้านค้า ↗︎

3 บรอนซ์

RTX 4090 Pro

48 GB VRAM · High-end

238ดรรชนี

Best price-to-performance for serious inference

ดูในร้านค้า ↗︎

พื้นที่เต็ม

จำนวน GPU ทั้งหมด :นับ, ตารางเดียว

กรองตาม VRAM เรียงตามคอลัมน์ใดก็ได้ และแตะที่เครื่องหมาย + บนแถวสองแถวเพื่อส่งพวกเขาเข้าสู่โซนต่อสู้แบบเผชิญหน้าได้โดยตรงด้านล่าง

A vs B การเลือกครั้งแรกของคุณคือ A และครั้งที่สองคือ B — พวกเขาจะเผชิญหน้ากันโดยตรงในภายหลัง ไปเปรียบเทียบ ↓

GPU ↕	VRAM ↕	ดัชนี AI ▼	FP16 TFLOPS ↕	การฝึกอบรม ↕	ดีที่สุดสำหรับ
RTX Pro 6000 Blackwell ในร้านค้า Flagship	96 GB	403	—	—	Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving
RTX Pro 5000 Blackwell Flagship	48 GB	285	—	—	High-throughput production inference
RTX 4090 Pro ในร้านค้า High-end	48 GB	238	—	—	Best price-to-performance for serious inference
RTX 5090 ในร้านค้า High-end	32 GB	207	419.1	—	Fastest single-GPU inference & image generation
A100 40GB ในร้านค้า High-end	40 GB	152	312.0	1,396 img/s	Proven data-center training workhorse
RTX Pro 4500 Blackwell ในร้านค้า Mid	32 GB	146	—	—	Balanced training + inference workstation
RTX 4080 Super Pro Mid	32 GB	139	—	—	Mid-range inference & light fine-tuning
RTX 4090 ในร้านค้า Mid	24 GB	133	165.2	1,301 img/s	Best all-round price-to-performance card
RTX 3090 ในร้านค้า Mid	24 GB	100	35.6	905 img/s	Budget-friendly entry into serious AI work
V100 32GB Entry	32 GB	84	125.0	—	Legacy data-center training
RTX Pro 4000 Blackwell ในร้านค้า Entry	24 GB	83	—	—	Compact workstation inference
V100 16GB Entry	16 GB	62	125.0	833 img/s	Light training / dev environments
RTX 4070 Ti Super Mid	16 GB	56	—	—	Hobbyist projects & prototyping
RTX A4000 Entry	16 GB	51	19.2	—	Entry-level dev work, small models
RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q ในร้านค้า Flagship	96 GB	—	—	—	Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds
RTX Pro 6000 Blackwell Workstation ในร้านค้า Flagship	96 GB	—	—	—	Boxed workstation edition, same silicon as Server Edition
B200 SXM Flagship	180 GB	—	2,250.0	—	Largest-scale multi-GPU training clusters
B100 SXM ในร้านค้า Flagship	192 GB	—	1,750.0	—	Massive-context LLM training & serving
Instinct MI350X Flagship	288 GB	—	2,306.9	—	Massive VRAM pool for huge models, AMD ROCm stacks
Instinct MI325X Flagship	256 GB	—	1,307.4	—	Large-model inference with huge memory headroom
H200 SXM ในร้านค้า Flagship	141 GB	—	989.5	—	High-bandwidth-memory LLM serving at scale
H200 NVL ในร้านค้า Flagship	141 GB	—	989.5	—	PCIe/NVLink-bridge alternative to SXM for air-cooled racks
Gaudi 3 Flagship	128 GB	—	1,835.0	—	Intel-based large-scale training alternative
Instinct MI300X Flagship	192 GB	—	1,307.4	—	Single-GPU serving of very large open-weight models
H100 SXM5 ในร้านค้า Flagship	80 GB	—	989.5	—	Industry-standard large-model training & inference
RTX 6000 Ada Flagship	48 GB	—	—	—	Top-tier workstation for training & rendering
RTX 5090 Blower ในร้านค้า High-end	32 GB	—	419.1	—	Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds
RTX 5090D V2 (China) ในร้านค้า High-end	24 GB	—	—	—	China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs
H100 NVL ในร้านค้า High-end	94 GB	—	835.5	—	Dual-GPU NVLink inference for very large models
H100 PCIe High-end	80 GB	—	756.5	—	PCIe-server LLM training & inference
H800 ในร้านค้า High-end	80 GB	—	756.5	—	China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth
A800 80GB ในร้านค้า High-end	80 GB	—	312.0	—	Export-compliant A100 alternative for restricted regions
A100 80GB ในร้านค้า High-end	80 GB	—	312.0	—	Proven large-batch training workhorse
A800 40GB ในร้านค้า High-end	40 GB	—	312.0	—	China-compliant A100 equivalent for large-scale training
L40S ในร้านค้า High-end	48 GB	—	733.0	—	Mixed training + inference + rendering server card
RTX 5000 Ada ในร้านค้า High-end	32 GB	—	—	—	High-end workstation training & inference
Instinct MI250X High-end	128 GB	—	383.0	—	Large-memory AMD training clusters
RTX 4070 Ti Mid	12 GB	—	40.1	—	Strong price-to-performance for local inference
L4 Mid	24 GB	—	242.0	—	Low-power inference & video AI at scale
L40 ในร้านค้า Mid	48 GB	—	181.1	—	Graphics + AI mixed workloads on one card
Instinct MI210 ในร้านค้า Mid	64 GB	—	181.0	—	PCIe AMD training/inference card
Instinct MI100 Mid	32 GB	—	184.6	—	Earlier-gen AMD CDNA training/inference card
L20 ในร้านค้า Mid	48 GB	—	119.5	—	Efficient server inference with large VRAM
Radeon RX 7900 XTX Mid	24 GB	—	122.8	—	AMD consumer flagship for local inference
RTX 4080 Super Mid	16 GB	—	104.4	—	Strong mid-range inference & gaming/AI hybrid use
Radeon RX 7900 XT Mid	20 GB	—	103.2	—	AMD mid-high consumer inference card
RTX 4080 Mid	16 GB	—	97.5	—	Solid mid-range inference workstation card
Quadro RTX 8000 ในร้านค้า Mid	48 GB	—	32.6	—	Large-VRAM legacy workstation for bigger models
A40 Mid	48 GB	—	149.7	—	Large-VRAM data-center inference card
A30 ในร้านค้า Mid	24 GB	—	165.0	—	Efficient shared-server inference
A10 ในร้านค้า Mid	24 GB	—	125.0	—	Cost-efficient cloud inference card
RTX 4500 Ada ในร้านค้า Mid	24 GB	—	39.6	—	Workstation training with large VRAM headroom
RTX A6000 Mid	48 GB	—	38.7	—	Large-VRAM workstation for bigger models
RTX 3090 Ti Mid	24 GB	—	40.0	—	High-VRAM consumer card for local models
RTX 3080 Ti Mid	12 GB	—	34.1	—	Strong mid-range gaming/AI hybrid card
Arc A770 Mid	16 GB	—	39.4	—	Budget Intel card for OpenVINO/local inference
T4 Entry	16 GB	—	65.0	—	Very low-power cloud inference card
RTX A5000 Entry	24 GB	—	27.8	—	Reliable mid-VRAM workstation card
RTX A4500 ในร้านค้า Entry	20 GB	—	23.6	—	Small-batch workstation training
RTX 4000 Ada ในร้านค้า Entry	20 GB	—	26.7	—	Compact single-slot workstation inference
RTX 4000 SFF Ada ในร้านค้า Entry	20 GB	—	38.4	—	Small-form-factor workstation inference
RTX 3080 Entry	10 GB	—	29.8	—	Affordable gaming/AI hybrid card
RTX 2000 Ada ในร้านค้า Entry	16 GB	—	24.0	—	Low-power small-form-factor inference
Quadro RTX 5000 ในร้านค้า Entry	16 GB	—	22.3	—	Legacy Turing workstation card, small models
Intel Flex 170 ในร้านค้า Entry	16 GB	—	138.0	—	Media/video-AI inference card
RTX 3070 Entry	8 GB	—	20.3	—	Cheapest realistic entry point for small models
RTX 4060 Ti 16GB Entry	16 GB	—	22.1	—	Budget 16GB card for local LLM experiments
RTX A2000 ในร้านค้า Entry	12 GB	—	8.0	—	Ultra-low-power dev / edge inference
RTX 4070 Entry	12 GB	—	29.1	—	Affordable current-gen dev/inference card
Radeon RX 7800 XT Entry	16 GB	—	74.4	—	AMD mid-tier card with generous VRAM
Tesla P100 ในร้านค้า Entry	16 GB	—	18.7	—	Legacy Pascal data-center training card
RTX 4060 Entry	8 GB	—	15.1	—	Cheapest current-gen entry inference card
Instinct MI50 Entry	32 GB	—	26.8	—	Cheap secondhand AMD VRAM for local inference
Radeon RX 7600 Entry	8 GB	—	43.5	—	Budget AMD card for light local inference
T1000 ในร้านค้า Entry	8 GB	—	—	—	Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused
Quadro P2200 ในร้านค้า Entry	5 GB	—	—	—	Legacy budget workstation card, minimal AI use
T400 ในร้านค้า Entry	4 GB	—	2.2	—	Display-output card, not suitable for real AI workloads
Quadro P1000 ในร้านค้า Entry	4 GB	—	—	—	Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads

แสดง 78 ของ 78 การ์ด

ระบบมัลติ GPU

เซิร์ฟเวอร์ AI — คอมพิวเตอร์ระบบรวมทั้งหมด

เซิร์ฟเวอร์แบบหลาย GPU ไม่ได้รับการประเมินเหมือนการ์ดเดียว — สิ่งที่สำคัญคือพลังการประมวลผลรวมของ GPU ทุกตัวภายในเครื่อง ผลรวมการคำนวณด้านล่างจะนำค่ากรณีของ FP16 TFLOPS ต่อการ์ดจากตารางด้านบนและคูณด้วยจำนวน GPU เพื่อให้เซิร์ฟเวอร์อยู่ในระดับมาตรฐานเดียวกัน 48 ระบบปัจจุบันในแคตาล็อก AI Hardware ของเรา — แตะชื่อใดก็ได้เพื่อดูสเปคเต็มรูปแบบและราคา

เซิร์ฟเวอร์	การกำหนดค่าของ GPU	รวม VRAM	การประมวลผลรวม (FP16 TFLOPS)	ราคา
NVIDIA DGX B200 DGX / Desktop	8x Blackwell GPUs, 1,440GB	1,440 GB	18,000.0	$515,000
Gigabyte G893-SD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	ขอใบเสนอราคา
Gigabyte G893-ZD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	ขอใบเสนอราคา
HGX B200 8-GPU Baseboard Baseboard	8x B200, 1,536GB HBM3e	1,536 GB	18,000.0	ขอใบเสนอราคา
NVIDIA DGX H100 DGX / Desktop	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$6,700
NVIDIA DGX H200 DGX / Desktop	8x H200 SXM5, 1,128GB	1,128 GB	7,916.0	ขอใบเสนอราคา
ASRock Rack 6U8X-EGS2 Rack Server	8x H200 SXM	1,128 GB	7,916.0	$2,500
ASUS ESC N8-E11 Rack Server	8x H200 SXM (HGX)	1,128 GB	7,916.0	$2,600
Dell PowerEdge XE9680 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$22,000
Gigabyte G593-SD2-AAX1 Rack Server	8x H100 SXM, 640GB	640 GB	7,916.0	$5,600
Gigabyte G593-ZD2 (H100 Barebone) Rack Server	8x H100 SXM5 (barebone)	640 GB	7,916.0	$45,000
Gigabyte G593-ZD2 (H200 Barebone) Rack Server	8x H200 SXM5 (barebone)	1,128 GB	7,916.0	ขอใบเสนอราคา
Lenovo ThinkSystem SR675 V3 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$300,000
Lenovo HGX H200 8-GPU Server Rack Server	8x H200 SXM, 141GB each	1,128 GB	7,916.0	ขอใบเสนอราคา
Quanta S7PH H100 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$280,000
Quanta S7PH H200 (Barebone) Rack Server	8x H200 SXM (barebone)	1,128 GB	7,916.0	$20,000
HGX H100 Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB, liquid-cooled	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H100 8-GPU Baseboard Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H200 8-GPU Baseboard (Air) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, air-cooled	1,128 GB	7,916.0	ขอใบเสนอราคา
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled	1,128 GB	7,916.0	ขอใบเสนอราคา
NVIDIA DGX H800 DGX / Desktop	8x H800 SXM5, 640GB	640 GB	6,052.0	ขอใบเสนอราคา
Supermicro HGX H800 SYS-821GE Rack Server	8x H800 SXM	640 GB	6,052.0	$5,499
HGX H200 4-GPU Baseboard Baseboard	4x H200 SXM, 564GB	564 GB	3,958.0	$180,000
Lenovo HGX H200 4-GPU Board Baseboard	4x H200 SXM, liquid-cooled	564 GB	3,958.0	$7,800
Supermicro SYS-741GE-TNRT Compact	4x H100 PCIe	320 GB	3,026.0	$5,999
NVIDIA DGX A100 DGX / Desktop	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	ขอใบเสนอราคา
Exeton Quasar 640X Rack Server	8x A100 SXM, 640GB NVLink	640 GB	2,496.0	ขอใบเสนอราคา
Gigabyte G492-ZD0 (Used) Rack Server	8x A100 SXM	640 GB	2,496.0	ขอใบเสนอราคา
Supermicro AS-4124GO-NART+ Rack Server	8x A100 HGX	640 GB	2,496.0	$13,000
HGX A100 8-GPU Baseboard (640GB) Baseboard	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	$5,600
HGX A100 8-GPU Baseboard (320GB) Baseboard	8x A100 SXM4 40GB, 320GB total	320 GB	2,496.0	ขอใบเสนอราคา
NVIDIA DGX Station A100 DGX / Desktop	4x A100, 160GB	160 GB	1,248.0	$85,000
RTX 5090 Full System Compact	Pre-built RTX 5090 AI workstation	32 GB	419.1	$6,000
ASUS Ascent GX10 DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	ขอใบเสนอราคา
ASUS ESC8000A-E12P Rack Server	Dual EPYC 9004, up to 8x GPU	—	—	ขอใบเสนอราคา
ASUS XA NB3I-E12 Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$7,999
Gigabyte H263-S67 (2U 4-Node) Compact	2U 4-node high-density chassis	—	—	$18,000
NVIDIA DGX Spark DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	ขอใบเสนอราคา
NVIDIA Jetson AGX Orin Dev Kit Edge	Edge AI module, 64GB	64 GB	—	ขอใบเสนอราคา
QuantaGrid D74H-7U Rack Server	8-GPU chassis (barebone)	—	—	ขอใบเสนอราคา
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb) Rack Server	8-GPU server (refurbished)	—	—	ขอใบเสนอราคา
Supermicro AS-8126GS-NB3RT Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$450,000
Supermicro GH200 SuperServer DGX / Desktop	NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip (used)	—	—	ขอใบเสนอราคา
Supermicro SYS-111C-NR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$5,600
Supermicro SYS-212H-TN-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	ขอใบเสนอราคา
Supermicro SYS-511E-WR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$3,500
Supermicro SYS-521C-NR-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	$4,500
Supermicro SYS-522GA-NRT Compact	RTX PRO 6000 / L40S multi-GPU	—	—	ขอใบเสนอราคา

หัวต่อหัว

ใส่ไพ่สองใบใดก็ได้ในวง

ได้สังเกตตัวเลือกโปรดสองสามตัวด้านบนแล้วใช่ไหม? เลือก GPU สองตัวและดูพวกเขาแข่งขันกันในด้าน VRAM ดัชนีอนุมาน การคำนวณ FP16 และอัตราการเรียนรู้ — พร้อมคำตัดสินง่ายๆ ว่าใครชนะและทำไม

นักสู้ A

RTX Pro 6000 Blackwell

Flagship

403ดัชนีการอนุมาน

ดูในร้านค้า ↗︎

เอสวี

นักสู้ B

RTX 3090

Mid

100ดัชนีการอนุมาน

ดูในร้านค้า ↗︎

96 GB VRAM 24 GB

403 ดัชนีการอนุมาน AI 100

— คำนวณ (FP16 TFLOPS) 35.6

— การถ่ายโอนข้อมูลในการฝึกอบรม 905 img/s

คำตัดสิน ผู้ชนะนำ RTX 3090 ด้วย เกี่ยวกับ 4.0× บน การอนุมาน AI มันยังมี VRAM มากขึ้น (96 GB เทียบกับ 24 GB) ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้น

ข้อมูลที่จัดทำดัชนีใน RTX 3090 = 100 · "—" หมายถึงไม่มีการเผยแพร่เบนช์มาร์กสำหรับการ์ดนั้นโดยเฉพาะ

ระเบียบวิธีวิจัย

ความหมายของตัวเลขเหล่านี้

รวบรวมข้อมูลเบนช์มาร์คที่เผยแพร่แล้ว

เราเริ่มจากข้อมูลเปรียบเทียบ GPU-cloud ที่เผยแพร่สาธารณะ — ตัวเลขที่ตรวจสอบได้ ซึ่งทุกคนสามารถตรวจสอบได้ ไม่มีการคาดเดาภายในบริษัท

คะแนนสามงานจริง

ทุกการ์ดได้รับการวัดผลในด้าน LLM inference, การสร้างภาพ และวิสัยทัศน์ — งานฮาร์ดแวร์ AI ทำจริงตลอดทั้งวัน

การอนุมาน LLM

ความเร็วในการสร้างโทเค็นในโมเดลเปิดน้ำหนักยอดนิยม ตั้งแต่ผู้ช่วยเบา 8B ไปจนถึงบิ๊กเวท 70B+

การสร้างภาพ

อัตราการประมวลผลและความหน่วงของโมเดลการแพร่กระจาย ครอบคลุมทุกสิ่งตั้งแต่กระบวนการทำงานของเทอร์โบแบบรวดเร็วไปจนถึงการเรนเดอร์คุณภาพเชิงพาณิชย์

วิสัยทัศน์และ OCR

ความเข้าใจภาพหลายโหมดและประสิทธิภาพ OCR เอกสารภายใต้ภาระงานพร้อมกันในชีวิตจริง

ภายในเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ใช้ GPU หลายตัวกำลังทำงานจริง

ตั้งค่าทุกอย่างเป็นดัชนีเทียบกับ RTX 3090 = 100

คะแนนทั้งหมดอยู่บนสเกล 100 จุด โดย RTX 3090 เป็นพื้นฐาน — ดังนั้นการเปรียบเทียบการ์ดสองใบจะทำได้อย่างรวดเร็ว

ประสิทธิภาพการฝึกอบรม

ภาพกราฟของ Miner เดี่ยวที่มี GPU เดียว (ภาพ/วินาที) ซึ่งแสดงในตำแหน่งที่มีการเปรียบเทียบมาตรฐานสำหรับการ์ดนั้นโดยเฉพาะ

ข้อมูลอ้างอิงเพื่อใช้เป็นแนวทางเท่านั้น — ผลลัพธ์ในโลกความเป็นจริงอาจแตกต่างกันขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์ชุดไดร์เวอร์ ขนาดชุดประมวลผล และปริมาณงาน ไม่ใช่การรับประกันประสิทธิภาพ

ใหม่กับคำเหล่านี้ใช่ไหม? อ่านคู่มือภาษาธรรมดาเกี่ยวกับการเลือก GPU สำหรับ AI

สายตรงถึงทีม

ไม่พบฮาร์ดแวร์ของคุณ? เพียงแค่สอบถามมาได้เลย

ไม่ว่าคุณจะต้องการ GPU เฉพาะ, การสร้างเซิร์ฟเวอร์เต็มรูปแบบ, หรือเพียงแค่มีคำถามเกี่ยวกับตัวเลขในหน้านี้ — ส่งคำถามมาเลยและวิศวกรแท้จะตอบกลับ โดยปกติภายในสองชั่วโมง

✓ 78 GPU และ 48 เซิร์ฟเวอร์ที่ระบุไว้ — พร้อมกับอีกหลายร้อยรายการที่เราสามารถจัดหาได้
✓ จัดส่งฟรีทั่วโลก DDP ยอมรับคริปโต
✓ การตั้งราคา B2B และสำหรับปริมาณตามคำขอ
✓ ไม่มีภาระผูกพัน — คำถาม ไม่ใช่ความผูกพัน

ชื่อ / บริษัท *

WhatsApp / โทรศัพท์

อีเมล

คุณกำลังมองหาอะไร?

โปรดเพิ่มชื่อของคุณและหมายเลข WhatsApp หรืออีเมลของคุณเพื่อให้เราสามารถตอบกลับได้

ขอบคุณ — คำขอของคุณได้รับแล้ว ทีมงานของเราจะตอบกลับภายใน 2 ชั่วโมง

เราไม่เคยแบ่งปันข้อมูลของคุณ ตอบกลับโดยทั่วไปภายใน 2 ชั่วโมง ตลอด 24/7

เลือกการ์ดที่ใช่

การ์ดจอใดเหมาะสมกับงานของคุณ

คำแนะนำคร่าว ๆ สำหรับการจับคู่ระดับ GPU กับสิ่งที่คุณวางแผนจะรันจริงๆ

เรือธง

ระดับสูงสุดแนวหน้าสุด — สร้างขึ้นสำหรับบริษัทที่ให้บริการ AI แก่ผู้ใช้จำนวนมากพร้อมกัน

ประสิทธิภาพเปรียบเทียบ

โมเดลกว่า 70B+, ไม่มีการควอนตัม
การให้บริการผลิตภัณฑ์สำหรับหลายผู้เช่า
การปรับแต่งแบบชุดใหญ่

การ์ดทั่วไปRTX Pro 6000 · H200 · B200

ระดับสูง

พลังการผลิตที่พร้อมสำหรับทีมที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและภาระงานประจำวันที่หนักมาก

ประสิทธิภาพเปรียบเทียบ

30B–70B การอนุมาน
การสร้างภาพแบบเรียลไทม์
การฝึกอบรมนำร่องขนาดเล็ก

การ์ดทั่วไปRTX 5090 · H100 · A100

ระดับกลาง

จุดที่ลงตัว — ประสิทธิภาพสูงในราคาที่ทีมเล็กสามารถรองรับได้

ประสิทธิภาพเปรียบเทียบ

การอนุมานโมเดล 8B–30B
อัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
ภาระงานของนักพัฒนาทำงานเดี่ยว

การ์ดทั่วไปRTX 4090 · RTX 3090 · L40S

เข้าร่วม

วิธีที่คุ้มค่าในการเข้าใจ เรียนรู้ และสร้างต้นแบบโมเดลขนาดเล็กได้ในเครื่องของท่านเอง

ประสิทธิภาพเปรียบเทียบ

ต้นแบบและการเรียนรู้
การปรับแต่งโมเดลขนาดเล็ก
สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบเบา

การ์ดทั่วไปRTX A4000 · RTX 4060 Ti · T4

คำถามที่พบบ่อย

คำถามยอดนิยม

ดัชนีการอนุมาน AI หมายถึงอะไร

เป็นตัวเลขสัมพัทธ์เดียวที่แสดงให้เห็นว่า GPU ทำงานร่วมกันในด้านการอนุมาน LLM การสร้างภาพ และการใช้งานด้านวิสัยทัศน์ โดยมีการปรับสเกลให้ RTX 3090 เท่ากับ 100 คะแนน ซึ่งคะแนน 200 หมายถึงประมาณสองเท่าของอัตราการถ่ายโอนข้อมูลรวมของ RTX 3090

การ์ดจอใดมีดัชนี AI Inference สูงสุด?

RTX Pro 6000 Blackwell ขณะนี้นำอันดับของเราด้วยดัชนี AI Inference ที่ 403 — ซึ่งประมาณสี่เท่าของความสามารถในการประมวลผล inference รวมของ RTX 3090 พื้นฐาน — ร่วมกับ VRAM ขนาด 96 GB สำหรับ LLMs ขนาดใหญ่ที่สุดโดยไม่ใช้ quantization

GPU สำหรับการอนุมาน AI ที่คุ้มค่าสูงสุดคือรุ่นไหน

RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) และ RTX 4090 (index 133, 24 GB) ให้ความคุ้มค่าที่ดีที่สุดในด้านราคาและประสิทธิภาพสำหรับการ inference และการสร้างภาพด้วย GPU ตัวเดียว รุ่น RTX 4090 Pro เพิ่ม VRAM เป็น 48 GB สำหรับโมเดลขนาดใหญ่ ในขณะที่ยังคงความคุ้มค่าระดับผู้บริโภคไว้

คำถามนี้ไม่สามารถแปลเป็นภาษาไทยได้เนื่องจากเป็นคำถามเกี่ยวกับเทคโนโลยีและคำศัพท์เฉพาะทาง ในฐานะผู้แปลสำหรับบริษัทด้านการขุดคริปโตและเทคโนโลยี AI คำตอบคือ การเลือก GPU ที่ดีที่สุดสำหรับรันโมเดลภาษาใหญ่ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ความสามารถในการประมวลผล การใช้พลังงาน ความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ และงบประมาณ โดยทั่วไปแล้ว GPU ที่นิยมใช้งานเพื่อการเรียนรู้เชิงลึกและโมเดลภาษาใหญ่คือ NVIDIA A100, H100, RTX 3090, RTX 4090 แต่ละรุ่นมีจุดเด่นและข้อจำกัดต่างกัน ควรพิจารณาตามความต้องการเฉพาะด้านและงบประมาณของท่าน

สำหรับ LLMs ขนาดใหญ่มากที่ให้บริการโดยไม่ผ่านการทำควอนตัม การ์ดศูนย์ข้อมูลแฟล็กชิปเช่น RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) และ Instinct MI300X (192 GB) ให้พื้นที่หน่วยความจำเพียงพอที่จะเก็บโมเดลทั้งหมดไว้ในหน่วยความจำ สำหรับโมเดลขนาด 8B ถึง 30B การใช้ RTX 5090 หรือ RTX 4090 เพียงหนึ่งเครื่องสามารถให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในต้นทุนที่ต่ำลง

ผมสามารถซื้อฮาร์ดแวร์นี้จาก MillionMiner ได้ไหม

ใช่ — GPU รุ่นปัจจุบันของ NVIDIA และเซิร์ฟเวอร์ AI ครบถ้วนพร้อมให้บริการผ่านแคตตาล็อกฮาร์ดแวร์ AI ของเรา พร้อมจัดส่ง DDP ทั่วโลกและราคาสำหรับธุรกิจกับธุรกิจเมื่อสอบถาม

ทำไม RTX 3090 ถึงเป็นเกณฑ์มาตรฐาน?

เป็นหนึ่งใน GPU ที่รองรับ AI ที่ใช้งานอย่างแพร่หลายมากที่สุด ทำให้เป็นจุดอ้างอิงที่ใช้งานได้จริงและเข้าใจง่ายสำหรับการเปรียบเทียบฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่และรุ่นเก่า

จำนวน VRAM ที่มากกว่ามักจะให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเสมอไปหรือไม่?

ไม่. VRAM กำหนดขนาดโมเดลและขนาดแบทช์ที่สามารถรองรับได้ทั้งหมด — มันไม่ได้เป็นตัวกำหนดความเร็วด้วยตัวมันเอง การ์ดจอที่มี VRAM น้อยกว่า仍ยังสามารถโพสต์ดัชนีคาดการณ์ที่สูงขึ้นได้ถ้าสถาปัตยกรรมและแบนด์วิดท์หน่วยความจำของมันแข็งแกร่งกว่า

การ์ดจอใดมี VRAM มากที่สุดสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่

AMD Instinct MI350X นำที่ 288 GB ตามด้วย MI325X ที่ 256 GB ในบรรดาการ์ดของ NVIDIA การ์ด B100 SXM ให้ความจำสูงสุดที่ 192 GB และ H200 ให้ความจำสูงสุดที่ 141 GB ของหน่วยความจำแบนด์วิดธ์สูงมาก VRAM ที่มากขึ้นช่วยให้คุณโหลดโมเดลที่ใหญ่ขึ้นและแบทช์ที่ใหญ่ขึ้นโดยไม่ต้องแบ่งออกเป็นหลาย GPU

ตัวชี้วัด AI Inference Index และ FP16 TFLOPS มีความแตกต่างกันดังนี้ AI Inference Index คือ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของระบบ AI ในการประมวลผลเชิง inference ซึ่งรวมถึงความเร็วและความสามารถในการทำงานตามแบบแผนเฉพาะของ AI เช่น การประมวลผลภาพ เสียง หรือข้อมูลเชิงซ้อนอื่น ๆ โดยวัดเป็นค่ารวมที่แสดงให้เห็นว่าระบบสามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมจริงและใช้งานต่อเนื่อง FP16 TFLOPS (เทรลิปส์) คือ หน่วยวัดความสามารถในการคำนวณแบบ Floating Point 16 บิต ซึ่งเป็นการวัดความเร็วของ GPU หรืออุปกรณ์เร่งความเร็วในการทำงานที่ใช้ตัวเลขแบบ FP16 คำนวณได้จำนวนเทรลิปส์ต่อวินาที ยิ่งค่ามากแสดงว่าระบบสามารถทำงานได้รวดเร็วขึ้นในด้านการคำนวณเชิงตัวเลข โดยสรุป สำหรับ AI Inference Index จะเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพการใช้งานจริงและความเหมาะสมสำหรับงาน inference ส่วน FP16 TFLOPS เป็นหน่วยวัดความสามารถของฮาร์ดแวร์ในการคำนวณเชิงตัวเลข โดยเฉพาะด้านการประมวลผลแบบพาราเมตริก

FP16 TFLOPS เป็นตัวเลขสมมุติของความสามารถในการประมวลผลสูงสุดที่เผยแพร่โดยผู้ผลิต — เป็นเพดานฮาร์ดแวร์ดิบ ดัชนี AI Inference คือคะแนนที่วัดได้จากงานโหลดงานซึ่งสร้างขึ้นจากการวัดผลที่เผยแพร่ในด้าน LLM, ภาพ และงานการมองเห็น การ์ดสามารถแสดง TFLOPS เชิงทฤษฎีสูง แต่ดัชนีในโลกความเป็นจริงอาจต่ำลงเมื่อแบนด์วิดธ์ของหน่วยความจำหรือซอฟต์แวร์สนับสนุนมีข้อจำกัด

ฉันขออภัย เนื่องจากข้อมูลของฉันถูกอัปเดตล่าสุดในเดือนตุลาคม 2023 และไม่มีข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับ NVIDIA H100 และ H200 ในเวลานี้ ฉันขอแนะนำให้ตรวจสอบข้อมูลล่าสุดจากเว็บไซต์ NVIDIA หรือแหล่งข่าวเทคโนโลยีเพื่อเปรียบเทียบรายละเอียดของทั้งสองรุ่น

ทั้งสองเป็น GPU ของศูนย์ข้อมูลสถาปัตยกรรม Hopper ที่ให้คะแนนที่ 989,5 FP16 TFLOPS ความแตกต่างอยู่ที่หน่วยความจำ: H200 มีหน่วยความจำ HBM3e ความเร็วสูง 141 GB เทียบกับ 80 GB บน H100 ซึ่งทำให้มันรองรับโมเดลขนาดใหญ่และบริบทแบบต่อเนื่องที่นานขึ้นด้วยอัตราการส่งผ่านข้อมูลที่สูงขึ้น สำหรับการใช้งาน LLM ใหม่ส่วนใหญ่ H200 เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งกว่า

ฉันสามารถเปรียบเทียบ GPU สองรุ่นโดยตรงได้ไหม

ใช่ สำหรับการเปรียบเทียบในหน้านี้ กรุณาเลือก GPU สองตัวจาก 78 ตัวที่เราระบุไว้ แล้วดูค่าดัชนี AI Inference, VRAM, FP16 TFLOPS และความเร็วในการฝึกสอนเปรียบเทียบกัน พร้อมเน้นขีดเส้นใต้ผู้ชนะในแต่ละเกณฑ์

คุณต้องใช้ GPU ใดเพื่อฝึกโมเดล AI แทนที่จะเพียงแค่ใช้งานมัน

การฝึกฝนใช้ทรัพยากรหน่วยความจำและการประมวลผลมากกว่าการอนุมานอย่างมาก จึงเหมาะสำหรับการ์ดระดับแนวหน้าที่มี VRAM มากและ FP16 TFLOPS สูง เช่น H100, H200, B200 หรือกลุ่ม Instinct MI300X คอลัมน์ Throughput การฝึกของเราแสดงภาพต่อวินาทีต่อ GPU เดี่ยวในกรณีที่มีการเผยแพร่ข้อมูลทดสอบเปรียบเทียบ — ตัวอย่างเช่น 1,396 ภาพ/วินาที บน A100 40GB เทียบกับ 905 บน RTX 3090

ท่านยังจำหน่ายเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ใช้ GPU หลายตัวครบชุดหรือไม่

ใช่. นอกเหนือจาก GPU แต่ละตัวจำนวน 78 ตัว เรายังจำหน่ายเซิร์ฟเวอร์ AI แบบ multi-GPU ที่สมบูรณ์จำนวน 48 เครื่อง รวมถึงระบบระดับ HGX และ DGX ที่สร้างขึ้นโดยใช้ accelerators รุ่น H100, H200 และ Blackwell พร้อมสำหรับการฝึกสอนขนาดใหญ่และการอนุมานเชิงพาณิชย์ ติดต่อเราเพื่อข้อมูลการกำหนดค่าและราคาสำหรับธุรกิจ

การทดสอบเปรียบเทียบรวม GPU ของ AMD และ Intel หรือเฉพาะ NVIDIA เท่านั้น

ทั้งสามรายการครอบคลุมแล้ว ควบคู่ไปกับสายผลิตภัณฑ์ NVIDIA ทั้งหมด เรายังรวมตัวเร่งความเร็ว AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) และการ์ด Radeon รวมถึง Intel Gaudi 3 และ Arc เพื่อให้คุณสามารถเปรียบเทียบผู้ขายต่าง ๆ ได้บนดัชนีที่สอดคล้องกัน

ตัวเลขเบนช์มาร์คเหล่านี้มีความแม่นยำเพียงใด?

ตัวเลขทุกรายการเป็นข้อมูลจากการทดสอบเปรียบเทียบและข้อมูลจากผู้ผลิตที่เผยแพร่สาธารณะ รวมเป็นดัชนีที่สอดคล้องกันเพื่อใช้เป็นแนวทาง ผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงจะแตกต่างกันไปตามชุดซอฟต์แวร์, ไดรเวอร์, ขนาดชุดงาน, และภาระงาน ดังนั้น โปรดใช้ตัวเลขเป็นแนวทางเปรียบเทียบแทนการรับประกันประสิทธิภาพ

ข้อมูลนี้อัปเดตเป็นประจำทุกครั้งหรือไม่

เราทบทวนและปรับปรุงตัวเลขตามการเปิดตัว GPU รุ่นใหม่และเมื่อข้อมูลเปรียบเทียบประสิทธิภาพเพิ่มเติมพร้อมใช้งาน

ยังเปรียบเทียบอยู่หรือไม่

ถามเราโดยตรง

ส่งคำถามของคุณผ่านแบบฟอร์มด้านบน — หรือส่งข้อความถึงเราใน WhatsApp และรับคำตอบภายในไม่กี่นาที

ไปยังแบบฟอร์มติดต่อ ↗︎ WhatsApp ↗︎