Confronto sull'idoneità delle GPU NVIDIA per l'IA
L'IA richiede molta energia...
Nel bel mezzo del tumulto del mondo moderno, sto qui confrontando le specifiche tecniche di diverse schede adatte ai compiti di IA (Deep Learning, Rilevamento Oggetti e LLM). Tuttavia, sono tutte incredibilmente costose.
Per ulteriori informazioni su come la scelta della GPU influisce sul throughput degli LLM, sui limiti della VRAM e sui benchmark tra i diversi runtime, consulta Prestazioni LLM: Benchmark, Colli di Bottiglia e Ottimizzazione. Per una guida all’acquisto più ampia del 2026 che include anche opzioni AMD e Intel, vedi GPU per l’IA nel 2026: NVIDIA, AMD e Intel confrontati.
Questa è un’immagine generata dall’IA. Non prendetela troppo sul serio…
Diamo un’occhiata ad altre opzioni, solo per fare un giro
| Scheda | VRAM | Larghezza Bus | Larghezza di Banda Memoria | Nuclei CUDA | Tensor Cores | Potenza (W) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 288 GB/s | 4.352 | 136 | 165 |
| RTX 4070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 672 GB/s | 7.680 | 240 | 285 |
| RTX 4080 16GB | 16 GB | 256-bit | 716,8 GB/s | 9.728 | 304 | 320 |
| RTX 4080 Super 16GB | 16 GB | 256-bit | 736 GB/s | 10.240 | 320 | 320 |
| RTX 4090 24GB | 24 GB | 384-bit | 1.008 GB/s | 16.384 | 512 | 450 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 448 GB/s | 4.608 | 144 | 180 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 8.960 | 280 | 300 |
| RTX 5080 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 10.752 | 336 | ~320 |
| RTX 5090 32GB | 32 GB | 512-bit | 1.792 GB/s | 21.760 | 680 | ~450 |
| RTX 2000 Ada | 16 GB | 128-bit | 224 GB/s | 2.816 | 88 | 70 |
| RTX 4000 Ada | 20 GB | 160-bit | 280 GB/s | 6.144 | 192 | 70 |
| RTX 4500 Ada | 24 GB | 192-bit | 432 GB/s | 7.680 | 240 | 210 |
| RTX 5000 Ada | 32 GB | 256-bit | 576 GB/s | 12.800 | 400 | 250 |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 384-bit | 960 GB/s | 18.176 | 568 | 300 |
Velocità LLM stimata per GPU (linea base Qwen 3.6 27B)
La tabella sottostante stima il throughput di generazione e di prompt a partire da una singola misurazione di riferimento (RTX 4080 16GB), per poi scalare i risultati utilizzando il numero di nuclei CUDA e la larghezza di banda della memoria. Questo fornisce un riferimento pratico per la pianificazione quando si confrontano le schede NVIDIA per l’inferenza locale.
| GPU | Nuclei CUDA | Larghezza di Banda | Gen. St. (t/s) | Prompt St. (t/s) | MTP max 2 Gen St. | MTP max 2 Prompt St. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 16GB | 8.192 | 912 GB/s | 45 (misurato) | 200 (misurato) | 75 (misurato) | 151 (misurato) |
| RTX 4090 24GB | 12.000 | 1.008 GB/s | ~50 | ~260 | ~82 | ~220 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 4.608 | 448 GB/s | ~22 | ~100 | ~38 | ~76 |
| RTX 5070 12GB | 6.144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 8.960 | 896 GB/s | ~44 | ~190 | ~74 | ~145 |
| RTX 5080 16GB | 10.752 | 960 GB/s | ~45 | ~250 | ~76 | ~195 |
| RTX 5090 32GB | 21.760 | 1.792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
| RTX PRO 4000 24GB | 6.144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX PRO 4500 32GB | 7.680 | 896 GB/s | ~44 | ~175 | ~74 | ~138 |
| RTX PRO 5000 48GB | 12.800 | 1.344 GB/s | ~60 | ~300 | ~100 | ~240 |
| RTX PRO 6000 96GB | 21.760 | 1.792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
Questi numeri sono stime approssimative, non risultati di benchmark per ogni scheda. La velocità effettiva dipende dalle dimensioni del modello, dalla quantizzazione, dalla lunghezza del contesto e dallo stack software. Le prestazioni possono calare drasticamente se un modello non si adatta completamente alla VRAM e inizia a scaricare il carico sulla memoria della CPU.
Per risultati misurati cross-platform, vedi NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080. Per la scelta dei modelli in base alla VRAM disponibile, vedi Miglior LLM su GPU con 16 GB di VRAM.
Larghezza di Banda della Memoria:
- RTX 5090 (1792 GB/s), poi RTX 4090 (1008 GB/s), poi RTX 6000 Ada (960 GB/s)
Tensor Cores:
- RTX 5090 (680), poi RTX 6000 Ada (568), poi RTX 4090 (512)
Nuclei CUDA:
- RTX 5090 (21.760), poi RTX 6000 Ada (18.176), poi RTX 4090 (16.384)
RAM:
- RTX 6000 Ada (48 GB), poi RTX 5090 e RTX 5000 Ada (32 GB), poi RTX 4090 (24 GB)
Prezzi in Australia
- RTX 6000 Ada: 12.000 AUD
- RTX 5090: 6.000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7.000 AUD
- RTX 4090: esaurito
Miglior GPU consumer per LLM
Anche così, penso che la RTX 5090 sarebbe la scelta migliore per il machine learning, il deep learning, l’IA e persino gli LLM :)…
Prezzi Reali
Un po’ costosi…
E i prezzi reali della RTX 5090 sono del 50% superiori alle aspettative. Guardate qui!
Questo è del 15/05/2025
Per esplorare i benchmark degli LLM, i requisiti di VRAM e l’ottimizzazione delle prestazioni su diverse GPU e runtime, consulta il nostro hub Prestazioni LLM: Benchmark, Colli di Bottiglia e Ottimizzazione. Per la pianificazione multi-GPU e delle piattaforme, vedi Infrastruttura IA su Hardware Consumer e Prestazioni LLM e Lane PCIe.
