Thử nghiệm hiệu suất máy chủ GPU & AI

So sánh AI
Hiệu suất GPU Nhìn chung

Một bảng rõ ràng về tốc độ suy luận AI, VRAM và tải trọng đào tạo trên các GPU hiện tại — từ card workstation đến phần cứng Blackwell của trung tâm dữ liệu. Các số tham khảo để giúp quý vị chọn GPU phù hợp cho khối lượng công việc của mình.

Cửa hàng phần cứng AI ↗︎ Liên hệ với nhóm của chúng tôi ↗︎

403

Chỉ số hàng đầu

288 GB

Max VRAM

So sánh các Card

So sánh các GPU

Máy chủ AI

=100

Liên kết với RTX 3090

4–288 GB

dải VRAM

Chọn 2

So sánh đối đầu

Có sẵn trong kho

Liên kết với những gì chúng tôi bán

*bảng xếp hạng (01)

The Ba mẹ hàng đầu, Xếp hạng

Chỉ số suy luận AI cao nhất trong lĩnh vực. Mỗi số bên dưới được quy đổi theo tỷ lệ so với RTX 3090 là 100.

2 Bạc

RTX Pro 5000 Blackwell

48 GB VRAM · Flagship

285Chỉ số

High-throughput production inference

1 Vàng

RTX Pro 6000 Blackwell

96 GB VRAM · Flagship

403Chỉ số

Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving

Xem trong Cửa hàng ↗︎

3 Đồng

RTX 4090 Pro

48 GB VRAM · High-end

238Chỉ số

Best price-to-performance for serious inference

Xem trong Cửa hàng ↗︎

Toàn bộ lĩnh vực

Tổng số :đếm GPU, Một Bảng

Lọc theo VRAM, sắp xếp bất kỳ cột nào, và chạm vào biểu tượng + trên hai hàng để gửi chúng trực tiếp vào đấu trường đối đầu phía dưới.

A vs B Lựa chọn đầu tiên của quý vị là A, lựa chọn thứ hai là B — họ sẽ đối đầu trực tiếp ở phần phía dưới. Chuyển đến so sánh ↓

GPU ↕	VRAM ↕	Chỉ số AI ▼	FP16 TFLOPS ↕	Đào tạo ↕	Tốt nhất cho
RTX Pro 6000 Blackwell Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng High-end	48 GB	238	—	—	Best price-to-performance for serious inference
RTX 5090 Trong cửa hàng High-end	32 GB	207	419.1	—	Fastest single-GPU inference & image generation
A100 40GB Trong cửa hàng High-end	40 GB	152	312.0	1,396 img/s	Proven data-center training workhorse
RTX Pro 4500 Blackwell Trong cửa hàng Mid	32 GB	146	—	—	Balanced training + inference workstation
RTX 4080 Super Pro Mid	32 GB	139	—	—	Mid-range inference & light fine-tuning
RTX 4090 Trong cửa hàng Mid	24 GB	133	165.2	1,301 img/s	Best all-round price-to-performance card
RTX 3090 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Flagship	96 GB	—	—	—	Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds
RTX Pro 6000 Blackwell Workstation Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Flagship	141 GB	—	989.5	—	High-bandwidth-memory LLM serving at scale
H200 NVL Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng High-end	32 GB	—	419.1	—	Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds
RTX 5090D V2 (China) Trong cửa hàng High-end	24 GB	—	—	—	China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs
H100 NVL Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng High-end	80 GB	—	756.5	—	China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth
A800 80GB Trong cửa hàng High-end	80 GB	—	312.0	—	Export-compliant A100 alternative for restricted regions
A100 80GB Trong cửa hàng High-end	80 GB	—	312.0	—	Proven large-batch training workhorse
A800 40GB Trong cửa hàng High-end	40 GB	—	312.0	—	China-compliant A100 equivalent for large-scale training
L40S Trong cửa hàng High-end	48 GB	—	733.0	—	Mixed training + inference + rendering server card
RTX 5000 Ada Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Mid	48 GB	—	181.1	—	Graphics + AI mixed workloads on one card
Instinct MI210 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Mid	24 GB	—	165.0	—	Efficient shared-server inference
A10 Trong cửa hàng Mid	24 GB	—	125.0	—	Cost-efficient cloud inference card
RTX 4500 Ada Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Entry	20 GB	—	23.6	—	Small-batch workstation training
RTX 4000 Ada Trong cửa hàng Entry	20 GB	—	26.7	—	Compact single-slot workstation inference
RTX 4000 SFF Ada Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Entry	16 GB	—	24.0	—	Low-power small-form-factor inference
Quadro RTX 5000 Trong cửa hàng Entry	16 GB	—	22.3	—	Legacy Turing workstation card, small models
Intel Flex 170 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng 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 Trong cửa hàng Entry	8 GB	—	—	—	Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused
Quadro P2200 Trong cửa hàng Entry	5 GB	—	—	—	Legacy budget workstation card, minimal AI use
T400 Trong cửa hàng Entry	4 GB	—	2.2	—	Display-output card, not suitable for real AI workloads
Quadro P1000 Trong cửa hàng Entry	4 GB	—	—	—	Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads

Hiển thị 78 trong tổng số 78 thẻ

Hệ thống Multi-GPU

Máy chủ AI — Tổng hệ thống tính toán

Một máy chủ đa-GPU không được đánh giá giống như một card đơn lẻ — điều quan trọng là khả năng tính toán kết hợp của tất cả các GPU bên trong nó. Tổng khả năng tính toán dưới đây lấy giá trị TFLOPS FP16 phù hợp trên mỗi thẻ từ bảng trên và nhân nó với số lượng GPU, để các máy chủ duy trì cùng thang đo benchmark. 48 hệ thống hiện đang có trong danh mục phần cứng AI của chúng tôi — chạm vào bất kỳ tên nào để xem đầy đủ thông số kỹ thuật và giá cả.

Máy chủ	Cấu hình GPU	Tổng VRAM	Tổng Sử dụng Tính Toán (FP16 TFLOPS)	Giá
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	Yêu cầu báo giá
Gigabyte G893-ZD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	Yêu cầu báo giá
HGX B200 8-GPU Baseboard Baseboard	8x B200, 1,536GB HBM3e	1,536 GB	18,000.0	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled	1,128 GB	7,916.0	Yêu cầu báo giá
NVIDIA DGX H800 DGX / Desktop	8x H800 SXM5, 640GB	640 GB	6,052.0	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
Exeton Quasar 640X Rack Server	8x A100 SXM, 640GB NVLink	640 GB	2,496.0	Yêu cầu báo giá
Gigabyte G492-ZD0 (Used) Rack Server	8x A100 SXM	640 GB	2,496.0	Yêu cầu báo giá
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	Yêu cầu báo giá
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	—	Yêu cầu báo giá
ASUS ESC8000A-E12P Rack Server	Dual EPYC 9004, up to 8x GPU	—	—	Yêu cầu báo giá
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	—	Yêu cầu báo giá
NVIDIA Jetson AGX Orin Dev Kit Edge	Edge AI module, 64GB	64 GB	—	Yêu cầu báo giá
QuantaGrid D74H-7U Rack Server	8-GPU chassis (barebone)	—	—	Yêu cầu báo giá
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb) Rack Server	8-GPU server (refurbished)	—	—	Yêu cầu báo giá
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)	—	—	Yêu cầu báo giá
Supermicro SYS-111C-NR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$5,600
Supermicro SYS-212H-TN-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	Yêu cầu báo giá
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	—	—	Yêu cầu báo giá

Đối Đầu

Đặt Bất kỳ Hai Lá Rồi Trong Vòng

Bạn đã nhận ra một vài GPU yêu thích ở trên? Chọn bất kỳ hai GPU nào và xem chúng cạnh tranh về VRAM, chỉ số suy luận, tính toán FP16 và thông lượng đào tạo — cùng một kết luận đơn giản về GPU nào chiến thắng và lý do tại sao.

Chiến binh A

RTX Pro 6000 Blackwell

Flagship

403Chỉ số suy luận

Xem Trong Cửa Hàng ↗︎

Tôi xin lỗi, tôi cần một đoạn văn bản để dịch. Vui lòng cung cấp nội dung cần dịch sang tiếng Việt.

Chiến binh B

RTX 3090

Mid

100Chỉ số suy luận

Xem Trong Cửa Hàng ↗︎

96 GB VRAM 24 GB

403 Chỉ số suy luận AI 100

— Tính toán (FP16 TFLOPS) 35.6

— Thông lượng đào tạo 905 img/s

Phán quyết người thắng dẫn trước người thua :chênh lệch trên :chỉ số. Nó cũng có nhiều VRAM hơn (96 GB so với 24 GB), nên phù hợp hơn với các mô hình lớn hơn.

Dữ liệu được lập chỉ số theo RTX 3090 = 100 · "—" có nghĩa là không có điểm chuẩn công bố chính xác cho card đó

Phương pháp luận

Những Con số Này Có Ý Nghĩa Gì

Thu thập các bài đánh giá hiệu suất đã công bố

Chúng tôi bắt đầu từ dữ liệu đánh giá hiệu suất GPU-cloud được công bố công khai — các số liệu có thể xác minh được mà bất kỳ ai cũng có thể kiểm tra, không dựa vào dự đoán nội bộ.

Phần cứng GPU đang được kiểm thử trên bàn thử nghiệm

Chấm điểm ba khối lượng công việc thực tế

Mỗi thẻ đều được đo lường trong toàn bộ quá trình suy luận LLM, tạo hình ảnh và thị giác — công việc phần cứng AI thực sự thực hiện cả ngày.

suy luận LLM

Tốc độ tạo token trên các mô hình mở danh tiếng phổ biến, từ trợ lý nhẹ 8B đến những mô hình đầy trọng lượng 70B+.

Sinh sản hình ảnh

Thông lượng và độ trễ của mô hình khuếch tán, bao gồm mọi thứ từ các đường ống turbo nhanh đến các hình ảnh render chất lượng sản xuất.

Tầm nhìn & OCR

Hiểu hình ảnh đa phương thức và xử lý OCR tài liệu với lưu lượng đồng thời thực tế.

Bên trong một máy chủ AI đa GPU đang chạy các tải công việc thực tế

Chỉ số tất cả dựa trên RTX 3090 = 100

Tất cả điểm số đều nằm trên một thang điểm 100 với RTX 3090 làm chuẩn — vì vậy mọi hai card có thể so sánh dễ dàng trong tích tắc.

Thông lượng đào tạo

Một hình ảnh đơn GPU được công bố độc lập (ảnh/giây), hiển thị tại nơi có benchmark phù hợp cho card đó chính xác.

Hàng ghế racks GPU trong trung tâm dữ liệu

Dữ liệu tham khảo chỉ để hướng dẫn — kết quả thực tế phụ thuộc vào bộ phần mềm, driver, kích thước lô và tải công việc. Không đảm bảo về hiệu suất.

Mới với những thuật ngữ này? Bạn hãy đọc hướng dẫn chọn GPU AI bằng ngôn ngữ đơn giản

Liên hệ trực tiếp với nhóm

Không tìm thấy phần cứng của quý vị? Chỉ cần hỏi.

Dù bạn cần một GPU cụ thể, một cấu hình máy chủ đầy đủ hoặc chỉ đơn giản là có câu hỏi về các số liệu trên trang này — hãy gửi yêu cầu và một kỹ sư thực thụ sẽ phản hồi, thường trong vòng hai giờ.

✓ 78 GPU và 48 máy chủ đã được liệt kê — cùng với hàng trăm thiết bị khác mà chúng tôi có thể cung cấp
✓ Miễn phí vận chuyển DDP toàn cầu, chấp nhận tiền điện tử
✓ B2B và giá theo số lượng theo yêu cầu
✓ Không có nghĩa vụ — một câu hỏi, không phải là một cam kết

Chọn Đúng Thẻ

Card đồ họa nào phù hợp với công việc của Quý Vị

Hướng dẫn sơ bộ về việc phân loại GPU phù hợp với kế hoạch vận hành của bạn.

Dẫn đầu

Hạng mục hàng đầu — được thiết kế cho các công ty phục vụ AI cho hàng nghìn người dùng cùng một lúc.

Hiệu suất tương đối

Hơn 70 tỷ+ mô hình, không dùng lượng hóa
Dịch vụ sản xuất đa khách thuê
Tinh chỉnh nhỏ lô lớn

Thẻ điển hìnhRTX Pro 6000 · H200 · B200

cao cấp

Năng lực sản xuất nghiêm túc dành cho các đội ngũ đòi hỏi cao và khối lượng công việc nặng hàng ngày.

Hiệu suất tương đối

Phân tích dự đoán 30B–70B
Tạo hình ảnh theo thời gian thực
đào tạo quy mô nhỏ

Thẻ điển hìnhRTX 5090 · H100 · A100

Trung bình

Điểm lý tưởng — hiệu suất mạnh mẽ với mức giá mà một nhóm nhỏ có thể chấp nhận được.

Hiệu suất tương đối

Phân tích mô hình 8B–30B
Tỷ lệ hiệu suất trên giá cả tốt nhất
Nhiệm vụ của nhà phát triển độc lập

Thẻ điển hìnhRTX 4090 · RTX 3090 · L40S

Đăng ký

Một cách tiếp cận phù hợp về chi phí — học hỏi, tạo mẫu và vận hành các mô hình nhỏ hơn tại chỗ.

Hiệu suất tương đối

Nguyên mẫu hóa & học tập
Tinh chỉnh mô hình nhỏ
Môi trường phát triển nhẹ

Thẻ điển hìnhRTX A4000 · RTX 4060 Ti · T4

Câu hỏi thường gặp

Các câu hỏi thường gặp

Chỉ số suy luận AI phản ánh mức độ hiệu quả và khả năng của hệ thống AI trong việc đưa ra dự đoán hoặc phân tích dựa trên dữ liệu đầu vào.

Nó là một số tương đối duy nhất thể hiện khả năng hoạt động của GPU trong các công việc suy luận LLM, tạo hình ảnh và thị giác kết hợp, được điều chỉnh để RTX 3090 luôn bằng 100. Điểm số 200 có nghĩa là xấp xỉ gấp đôi tổng lượng dữ liệu xử lý của RTX 3090.

GPU nào có Chỉ số suy luận AI cao nhất?

RTX Pro 6000 Blackwell hiện đang dẫn đầu bảng xếp hạng của chúng tôi với Chỉ số Phân tích AI là 403 — xấp xỉ bốn lần tổng công suất phân tích dự kiến của RTX 3090 cơ sở — cùng với 96 GB VRAM cho các LLM lớn nhất mà không cần lượng tử hóa.

GPU phù hợp nhất cho suy luận AI là NVIDIA A40 hoặc RTX 6000.

RTX 5090 (Chỉ số suy luận AI 207, 32 GB) và RTX 4090 (chỉ số 133, 24 GB) cung cấp tỷ lệ giá trị hiệu suất mạnh nhất cho suy luận GPU đơn và tạo hình ảnh. Phiên bản RTX 4090 Pro bổ sung 48 GB VRAM cho các mô hình lớn hơn trong khi vẫn giữ giá trị dành cho dòng tiêu dùng.

GPU tốt nhất để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn là NVIDIA A100 hoặc NVIDIA H100, nhờ vào hiệu năng cao, bộ nhớ lớn và khả năng song song mạnh mẽ phù hợp với yêu cầu xử lý các mô hình phức tạp.

Đối với các LLM lớn nhất được phục vụ mà không cần lượng tử hóa, các card trung tâm dữ liệu hàng đầu như RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) và Instinct MI300X (192 GB) mang đến cho bạn dư địa bộ nhớ để duy trì toàn bộ mô hình trong bộ nhớ. Đối với các mô hình từ 8B đến 30B, một RTX 5090 hoặc RTX 4090 đơn có thể cung cấp hiệu suất vượt trội với chi phí thấp hơn nhiều.

Tôi có thể mua phần cứng này từ MillionMiner không?

Vâng — các GPU NVIDIA thế hệ hiện tại và các máy chủ AI đầy đủ đều có sẵn trong danh mục AI Hardware của chúng tôi, với vận chuyển DDP toàn cầu và giá B2B theo yêu cầu.

Tại sao RTX 3090 được coi là chuẩn mực?

Đây là một trong những GPU có khả năng AI được triển khai rộng rãi nhất, giúp nó trở thành một điểm tham khảo thực tế và hiểu rõ về việc so sánh phần cứng mới và cũ hơn.

Liệu nhiều VRAM hơn có luôn luôn đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn?

Không. VRAM xác định kích cỡ mô hình và kích cỡ batch phù hợp — nó không tự nó quyết định tốc độ. Một card có ít VRAM hơn vẫn có thể đạt chỉ số suy luận cao hơn nếu kiến trúc và băng thông bộ nhớ của nó mạnh hơn.

GPU có bộ VRAM lớn nhất để xử lý các mô hình AI lớn là NVIDIA A100 hoặc các dòng NVIDIA H100 mới hơn.

AMD Instinct MI350X dẫn đầu với 288 GB, tiếp theo là MI325X với 256 GB. Trong số các thẻ của NVIDIA, B100 SXM cung cấp 192 GB và H200 cung cấp 141 GB bộ nhớ băng thông cao. Nhiều VRAM hơn giúp bạn tải các mô hình lớn hơn và lô lớn hơn mà không cần chia nhỏ chúng qua nhiều GPU.

Sự khác biệt giữa Chỉ số suy luận AI và FP16 TFLOPS là gì

FP16 TFLOPS là một con số hiệu suất lý thuyết tối đa do nhà sản xuất công bố — một giới hạn phần cứng sơ khai. Chỉ số AI Inference là điểm số dựa trên khối lượng công việc đo lường, dựa trên các bài kiểm tra chuẩn đã công bố trên các nhiệm vụ LLM, hình ảnh và thị giác. Một card có thể thể hiện TFLOPS lý thuyết cao nhưng chỉ số thực tế thấp hơn khi băng thông bộ nhớ hoặc hỗ trợ phần mềm hạn chế.

NVIDIA H100 và H200 là hai dòng sản phẩm GPU cao cấp dành cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu suất tính toán cao, đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học. Dưới đây là sự so sánh chi tiết giữa hai dòng sản phẩm này: 1. Kiến trúc: - H100 dựa trên kiến trúc Hopper mới nhất của NVIDIA, được tối ưu hóa cho các tác vụ AI và xử lý dữ liệu lớn. - H200 dự kiến sẽ dựa trên các cải tiến của kiến trúc Hopper hoặc có thể là phiên bản nâng cấp, mang lại hiệu suất cao hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn. 2. Hiệu suất: - H100 cung cấp sức mạnh tính toán vượt trội với số lượng lõi CUDA và Tensor cao hơn so với các dòng trước, phù hợp cho các nhiệm vụ AI, phân tích dữ liệu và đào tạo mô hình phức tạp. - H200 dự kiến sẽ có khả năng xử lý nhanh hơn, tối ưu hóa cho các ứng dụng siêu quy mô và xử lý lượng dữ liệu lớn hơn nữa. 3. Công nghệ cải tiến: - H100 hỗ trợ nhiều công nghệ tiên tiến của NVIDIA như NVLink, SMP và các tính năng tăng tốc phần cứng khác để nâng cao hiệu suất xử lý. - H200 sẽ tích hợp các cải tiến mới về công nghệ, có thể bao gồm băng thông cao hơn, bộ nhớ lớn hơn và khả năng mở rộng tốt hơn. 4. Ứng dụng: - H100 chủ yếu dành cho các trung tâm dữ liệu lớn, các dịch vụ đám mây, và các ứng dụng AI đòi hỏi tiêu chuẩn cao. - H200 hướng tới các hệ thống đòi hỏi hiệu suất cực cao, phù hợp cho các dự án nghiên cứu và phát triển AI quy mô lớn hoặc các ngành công nghiệp yêu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ. Tổng kết: - NVIDIA H100 đã là một bước tiến lớn trong công nghệ GPU dành cho AI. - H200 được kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng, phù hợp cho các dự án cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ hơn nữa. Lưu ý: Thông tin về H200 vẫn còn đang trong giai đoạn dự kiến hoặc chưa chính thức ra mắt, nên các chi tiết cụ thể có thể sẽ có thay đổi khi sản phẩm chính thức ra mắt.

Cả hai đều là GPU của data centre kiến trúc Hopper được xếp hạng 989,5 FP16 TFLOPS. Sự khác biệt là về bộ nhớ: H200 có 141 GB HBM3e nhanh hơn so với 80 GB trên H100, vì vậy nó phù hợp hơn để xử lý các mô hình lớn hơn và các cửa sổ ngữ cảnh dài hơn với khả năng xử lý liên tục cao hơn. Đối với hầu hết các triển khai phục vụ LLM mới, H200 là lựa chọn mạnh hơn.

Tôi có thể so sánh trực tiếp hai GPU cụ thể không?

Vâng. Sử dụng So sánh Arena trên trang này để chọn bất kỳ hai trong số 78 GPU được liệt kê của chúng tôi và xem Chỉ số suy luận AI, VRAM, FP16 TFLOPS và năng suất đào tạo của chúng cạnh nhau, với người thắng của mỗi chỉ số được làm nổi bật.

Bạn cần GPU có khả năng xử lý mạnh mẽ và bộ nhớ lớn để đào tạo các mô hình AI hơn là chỉ chạy chúng. Các GPU phù hợp thường là các dòng cao cấp như NVIDIA RTX 3090, RTX 4090, hoặc các dòng chuyên dụng như NVIDIA A100, H100. Ngoài ra, các GPU của dòng Quadro hoặc dòng dành cho dữ liệu lớn của NVIDIA cũng phù hợp để đào tạo mô hình AI quy mô lớn.

Việc huấn luyện đòi hỏi nhiều bộ nhớ và tính toán hơn nhiều lần so với suy luận, do đó ưu tiên các card flagship có bộ VRAM lớn và khả năng TFLOPS FP16 cao như H100, H200, B200 hoặc dòng Instinct MI300X. Cột Tốc độ Huấn luyện của chúng tôi hiển thị số hình ảnh trên giây trên một GPU đơn vị khi có benchmark đã được công bố — ví dụ 1.396 ảnh/giây trên A100 40GB so với 905 trên RTX 3090.

Bạn có cũng bán máy chủ AI đa GPU hoàn chỉnh không?

Có. Ngoài 78 GPU cá nhân, chúng tôi còn liệt kê 48 máy chủ AI đa-GPU hoàn chỉnh, bao gồm các hệ thống HGX và DGX được xây dựng dựa trên bộ tăng tốc H100, H200 và Blackwell, sẵn sàng cho đào tạo quy mô lớn và suy luận sản xuất. Liên hệ với chúng tôi để biết cấu hình và giá cả B2B.

Các bài kiểm tra hiệu suất bao gồm GPU của AMD và Intel hay chỉ NVIDIA?

Cả ba đều được bao phủ. Ngoài dòng sản phẩm đầy đủ của NVIDIA, chúng tôi còn bao gồm các bộ tăng tốc AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) và các card Radeon, cùng với Intel Gaudi 3 và Arc, để quý khách có thể so sánh giữa các nhà cung cấp trên một chỉ số nhất quán.

Độ chính xác của các số liệu chuẩn này như thế nào?

Mọi số liệu được rút ra từ dữ liệu benchmark và nhà sản xuất công bố công khai, tổng hợp thành một chỉ số nhất quán để hướng dẫn. Kết quả thực tế thay đổi theo phần mềm, driver, kích thước lô hàng và khối lượng công việc, vì vậy hãy coi các số liệu như một hướng dẫn so sánh thay vì cam kết về hiệu suất.

Dữ liệu này được cập nhật bao lâu một lần?

Chúng tôi xem xét và cập nhật các số liệu khi các thế hệ GPU mới ra mắt và khi nhiều dữ liệu benchmark hơn trở nên khả dụng.

Vẫn đang so sánh?

Hãy liên hệ trực tiếp với chúng tôi

Gửi câu hỏi của quý khách qua biểu mẫu liên hệ ở trên — hoặc nhắn tin cho chúng tôi qua WhatsApp để nhận phản hồi trong vòng vài phút.

Đi tới mẫu liên hệ ↗︎ WhatsApp ↗︎