Porównanie odpowiedniości GPU NVidia do AI
AI wymaga dużej ilości mocy...
Wśród burzy współczesnego świata tutaj porównuję specyfikacje techniczne różnych kart odpowiednich do zadań AI
(uczenia głębokiego,
wykrywania obiektów
i modeli językowych).
Są one jednak ogromnie drogie.
Aby dowiedzieć się więcej na temat wpływu wyboru GPU na przepustowość modeli językowych, ograniczenia VRAM i testy wydajności na różnych platformach, zobacz Wydajność modeli językowych: testy wydajności, ograniczenia i optymalizacja.
To obraz wygenerowany przez AI. Nie trzeba go wziąć poważnie…
Spójrzmy na inne opcje, tylko po to, by obejrzeć się wokół
| Karta | VRAM | Szerokość magistrali | Pasmowa przepustowość | CUDA Cores | Tensor Cores | Moc (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 | 1008 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 | 1792 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 |
Pasmowa przepustowość:
- RTX 5090 (1792 GB/s), następnie RTX 4090 (1008 GB/s), następnie RTX 6000 Ada (960 GB/s)
Tensor Cores:
- RTX 5090 (680), następnie RTX 6000 Ada (568), następnie RTX 4090 (512)
CUDA Cores:
- RTX 5090 (21,760), następnie RTX 6000 Ada (18,176), następnie RTX 4090 (16,384)
Pamięć RAM:
- RTX 6000 Ada (48 GB), następnie RTX 5090 i RTX 5000 Ada (32 GB), następnie RTX 4090 (24 GB)
Ceny w Australii
- RTX 6000 Ada: 12 000 AUD
- RTX 5090: 6 000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7 000 AUD
- RTX 4090: wyprzedane
Najlepsza karta graficzna dla użytkownika w przypadku LLM
Wciąż myślę, że RTX 5090 byłby najlepszym wyborem dla uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, AI i nawet LLM :)
Realne ceny
Trochę drogie…
A realne ceny RTX 5090 są o 50% wyższe niż się spodziewano. Spójrz na to!
To jest 15.05.2025
Aby przeanalizować testy wydajności LLM, wymagania dotyczące VRAM i optymalizację wydajności na różnych kartach graficznych i platformach, sprawdź nasz Wydajność LLM: testy wydajności, ograniczenia i optymalizacja.
