Porównanie przydatności kart graficznych NVidia w zastosowaniach AI
AI wymaga dużego poboru mocy...
Wśród współczesnych burz porównuję specyfikacje techniczne różnych kart odpowiednich do zadań w zakresie AI (Deep Learning, Object Detection oraz LLMs). Są one jednak niezwykle drogie.
Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak wybór GPU wpływa na przepustowość LLM, limity pamięci VRAM oraz wyniki testów w różnych środowiskach wykonawczych, zobacz LLM Performance: Benchmarks, Bottlenecks & Optimization. Aby poznać szerszy przewodnik zakupowy na rok 2026, uwzględniający opcje AMD i Intel, zobacz GPUs for AI in 2026: NVIDIA, AMD, Intel Compared.
To jest obraz wygenerowany przez AI. Nie traktuj go zbyt poważnie…
Spójrzmy na inne opcje, po prostu żeby się rozejrzeć
| Karta | VRAM | Szerokość szyny | Przepustowość pamięci | Rdzenie CUDA | Rdzenie Tensor | 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 |
Szacowana szybkość LLM według GPU (baza Qwen 3.6 27B)
Poniższa tabela szacuje przepustowość generowania i przetwarzania promptów na podstawie jednego zmierzonego wyniku bazowego (RTX 4080 16GB), a następnie skaluje wyniki używając liczby rdzeni CUDA i przepustowości pamięci. Daje to praktyczną podstawę do planowania przy porównywaniu kart NVIDIA do wnioskowania lokalnego.
| GPU | Rdzenie CUDA | Przepustowość | Szac. Gen (t/s) | Szac. Prompt (t/s) | Szac. MTP max 2 Gen | Szac. MTP max 2 Prompt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 16GB | 8,192 | 912 GB/s | 45 (zmierzono) | 200 (zmierzono) | 75 (zmierzono) | 151 (zmierzono) |
| 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 |
Te liczby są szacunkowe, a nie wynikami benchmarków dla każdej karty. Rzeczywista szybkość zależy od rozmiaru modelu, kwantyzacji, długości kontekstu oraz stosu oprogramowania. Wydajność może gwałtownie spaść, jeśli model nie zmieści się w całości w pamięci VRAM i zacznie odciążać pamięć CPU.
Aby zobaczyć zmierzone wyniki międzyplatformowe, zobacz NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080. Aby poznać wybory modeli mieszczące się w VRAM, zobacz Best LLM on 16 GB VRAM GPU.
Przepustowość pamięci:
- RTX 5090 (1792 GB/s), następnie RTX 4090 (1008 GB/s), a następnie RTX 6000 Ada (960 GB/s)
Rdzenie Tensor:
- RTX 5090 (680), następnie RTX 6000 Ada (568), a następnie RTX 4090 (512)
Rdzenie CUDA
- RTX 5090 (21,760), następnie RTX 6000 Ada (18,176), a następnie RTX 4090 (16,384)
RAM
- RTX 6000 Ada (48 GB), następnie RTX 5090 i RTX 5000 Ada (32 GB), a 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 konsumencka do LLM
Nadal uważam, że RTX 5090 byłaby najlepszym wyborem do uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, AI i nawet LLM :)…
Rzeczywiste ceny
Trochę drogie…
A rzeczywiste ceny RTX 5090 są o 50% wyższe niż oczekiwano. Spójrzcie na to!
Stan na 15.05.2025
Aby przeanalizować benchmarki LLM, wymagania dotyczące VRAM i optymalizację wydajności na różnych GPU i środowiskach wykonawczych, sprawdź nasz hub LLM Performance: Benchmarks, Bottlenecks & Optimization. Aby zaplanować infrastrukturę wielokartową i platformową, zobacz AI Infrastructure on Consumer Hardware oraz LLM Performance and PCIe Lanes.
