Jämförelse av lämpligheten för NVidia GPU:er för AI
AI kräver mycket energi
Mitt i modern världens turbulens jämför jag här tekniska specifikationer för olika grafikkort som passar för AI-uppgifter (Djupinlärning, Objektdetektion och LLM). De är dock alla otroligt dyra.
För mer information om hur valet av GPU påverkar LLM-genomströmning, VRAM-begränsningar och prestandamätningar över olika körningsmiljöer, se LLM-prestanda: Prestandamätningar, flaskhalsar & optimering. För en bredare köpguide för 2026 som inkluderar alternativ från AMD och Intel, se GPU:er för AI 2026: NVIDIA, AMD, Intel jämförda.
Detta är en AI-genererad bild. Ta den inte för seriöst…
Låt oss titta på andra alternativ, bara för att se vad som finns
| Kort | VRAM | Busbredd | Minnesbandbredd | CUDA-kärnor | Tensor-kärnor | Effektförbrukning (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 |
Uppskattad LLM-hastighet per GPU (Qwen 3.6 27B baslinje)
Tabellen nedger uppskattar generations- och prompt-genomströmning från en enda mätt baslinje (RTX 4080 16GB) och skalar sedan resultaten med antalet CUDA-kärnor och minnesbandbredd. Detta ger en praktisk planeringsreferens vid jämförelse av NVIDIA-kort för lokal inferens.
| GPU | CUDA-kärnor | Bandbredd | Uppsk. Gen (t/s) | Uppsk. Prompt (t/s) | Uppsk. MTP max 2 Gen | Uppsk. MTP max 2 Prompt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 16GB | 8 192 | 912 GB/s | 45 (mätt) | 200 (mätt) | 75 (mätt) | 151 (mätt) |
| 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 |
Dessa siffror är grova uppskattningar, inte prestandamätningar för varje kort. Den faktiska hastigheten beror på modellstorlek, kvantisering, kontextlängd och mjukvarustack. Prestandan kan minska kraftigt om en modell inte får plats helt i VRAM och börjar offladdas till CPU-minnet.
För mätta plattformsoberoende resultat, se NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080. För modellval baserat på VRAM-anpassning, se Bästa LLM på 16 GB VRAM GPU.
Minnesbandbredd:
- RTX 5090 (1 792 GB/s), följt av RTX 4090 (1 008 GB/s), följt av RTX 6000 Ada (960 GB/s)
Tensor-kärnor:
- RTX 5090 (680), följt av RTX 6000 Ada (568), följt av RTX 4090 (512)
CUDA-kärnor:
- RTX 5090 (21 760), följt av RTX 6000 Ada (18 176), följt av RTX 4090 (16 384)
RAM:
- RTX 6000 Ada (48 GB), följt av RTX 5090 och RTX 5000 Ada (32 GB), följt av RTX 4090 (24 GB)
Priser i Australien
- RTX 6000 Ada: 12 000 AUD
- RTX 5090: 6 000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7 000 AUD
- RTX 4090: utsåld
Bästa konsument-GPU för LLM
Ändå tycker jag att RTX 5090 skulle vara det bästa valet för maskininlärning, djupinlärning, AI och även LLM :)…
Faktiska priser
Ganska dyrt…
Och de faktiska priserna på RTX 5090 är 50 % högre än förväntat. Titta här!
Detta är från 15/05/2025
För att utforska LLM-prestandamätningar, VRAM-krav och prestandajustering på olika GPU:er och körningsmiljöer, kolla vår hub för LLM-prestanda: Prestandamätningar, flaskhalsar & optimering. För planering av multi-GPU och plattformar, se AI-infrastruktur på konsumenthårdvara och LLM-prestanda och PCIe-linjer.
