एआई के लिए एनवीडिया जीपीयू के उपयुक्तता की तुलना
एआई को बहुत अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है...
Page content
आधुनिक दुनिया के अस्थिरता के बीच यहाँ मैं विभिन्न कार्ड के तकनीकी विशेषताओं की तुलना कर रहा हूँ, जो AI कार्यों के लिए उपयुक्त हैं
(डीप लर्निंग,
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
और LLMs।
हालाँकि, वे सभी बहुत महंगे हैं।
यह एआई-जनरेटेड छवि है। इसे गंभीरता से न लें…
अन्य विकल्पों की एक नज़र डालते हुए, एक नज़र डालें
कार्ड | VRAM | बस चौड़ाई | मेमोरी बैंडविड्थ | कुड़ा कोर्स | टेंसर कोर्स | शक्ति (W) |
---|---|---|---|---|---|---|
RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 128-बिट | 288 जीबी/सेकंड | 4,352 | 136 | 165 |
RTX 4070 Ti 16GB | 16 GB | 256-बिट | 672 जीबी/सेकंड | 7,680 | 240 | 285 |
RTX 4080 16GB | 16 GB | 256-बिट | 716.8 जीबी/सेकंड | 9,728 | 304 | 320 |
RTX 4080 Super 16GB | 16 GB | 256-बिट | 736 जीबी/सेकंड | 10,240 | 320 | 320 |
RTX 4090 24GB | 24 GB | 384-बिट | 1008 जीबी/सेकंड | 16,384 | 512 | 450 |
RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 128-बिट | 448 जीबी/सेकंड | 4,608 | 144 | 180 |
RTX 5070 Ti 16GB | 16 GB | 256-बिट | 896 जीबी/सेकंड | 8,960 | 280 | 300 |
RTX 5080 16GB | 16 GB | 256-बिट | 896 जीबी/सेकंड | 10,752 | 336 | ~320 |
RTX 5090 32GB | 32 GB | 512-बिट | 1792 जीबी/सेकंड | 21,760 | 680 | ~450 |
RTX 2000 Ada | 16 GB | 128-बिट | 224 जीबी/सेकंड | 2,816 | 88 | 70 |
RTX 4000 Ada | 20 GB | 160-बिट | 280 जीबी/सेकंड | 6,144 | 192 | 70 |
RTX 4500 Ada | 24 GB | 192-बिट | 432 जीबी/सेकंड | 7,680 | 240 | 210 |
RTX 5000 Ada | 32 GB | 256-बिट | 576 जीबी/सेकंड | 12,800 | 400 | 250 |
RTX 6000 Ada | 48 GB | 384-बिट | 960 जीबी/सेकंड | 18,176 | 568 | 300 |
मेमोरी बैंडविड्थ:
- RTX 5090 (1792 जीबी/सेकंड), फिर RTX 4090(1008 जीबी/सेकंड), फिर RTX 6000 Ada (960 जीबी/सेकंड)
टेंसर कोर्स:
- RTX 5090 (680), फिर RTX 6000 Ada (568), फिर RTX 4090 (512)
कुड़ा कोर्स
- RTX 5090 (21,760), फिर RTX 6000 Ada (18,176, फिर RTX 4090 (16,384)
RAM
- RTX 6000 Ada (48 जीबी), फिर RTX 5090 और RTX 5000 Ada (32 जीबी), फिर RTX 4090 (24जीबी)
ऑस्ट्रेलिया में कीमत
- RTX 6000 Ada: 12,000 ऑस्ट्रेलियाई डॉलर
- RTX 5090: 6,000 ऑस्ट्रेलियाई डॉलर
- RTX 5000 Ada: 7,000 ऑस्ट्रेलियाई डॉलर
- RTX 4090: बिक गया
LLM के लिए सर्वोत्तम उपभोक्ता GPU
हालांकि मुझे लगता है कि RTX 5090 मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, AI और भले ही LLM के लिए सबसे अच्छा विकल्प होगा :)…
वास्तविक कीमतें
थोड़ा महंगा…
और वास्तविक RTX 5090 की कीमत अपेक्षा से 50% अधिक है। इसकी जांच करें!
यह 15/05/2025 के अनुसार है
उपयोगी लिंक
- लिनक्स मिंट यूबंटू पर टर्मिनल विंडो टाइल्ड कैसे शुरू करें
- लिनक्स को पुनः स्थापित करें
- बैश चीट शीट
- डॉकर चीटशीट
- ओलामा चीटशीट
- लिनक्स पर पोर्टेनर की इंस्टॉल करें
- इंटेल के 13वें और 14वें पीढ़ी के CPU में गिरावट के समस्या
- LLM और ओलामा के उपयोग से HTML सामग्री को मार्कडाउन में परिवर्तित करें
- क्वैड्रो RTX 5880 Ada 48GB कुछ अच्छा है?
- ओलामा और क्वेन3 एम्बेडिंग मॉडल के साथ टेक्स्ट दस्तावेजों को पुनर्क्रमित करें - गो में