Сравнение подходящих GPU NVIDIA для ИИ
Искусственный интеллект требует большого количества энергии...
В разгар современных потрясений я сравниваю технические характеристики различных видеокарт, подходящих для задач ИИ (Deep Learning, Обнаружение объектов и LLMs). Однако все они невероятно дороги.
Для более подробной информации о том, как выбор GPU влияет на пропускную способность LLM, ограничения VRAM и бенчмарки в различных средах выполнения, см. Производительность LLM: Бенчмарки, узкие места и оптимизация.
Это изображение, сгенерированное ИИ. Не принимайте его всерьёз…
Давайте посмотрим на другие варианты, просто чтобы осмотреться
| Карта | VRAM | Ширина шины | Полоса пропускания памяти | CUDA ядра | Tensor ядра | Мощность (Вт) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 ГБ | 128-бит | 288 ГБ/с | 4,352 | 136 | 165 |
| RTX 4070 Ti 16GB | 16 ГБ | 256-бит | 672 ГБ/с | 7,680 | 240 | 285 |
| RTX 4080 16GB | 16 ГБ | 256-бит | 716.8 ГБ/с | 9,728 | 304 | 320 |
| RTX 4080 Super 16GB | 16 ГБ | 256-бит | 736 ГБ/с | 10,240 | 320 | 320 |
| RTX 4090 24GB | 24 ГБ | 384-бит | 1008 ГБ/с | 16,384 | 512 | 450 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 ГБ | 128-бит | 448 ГБ/с | 4,608 | 144 | 180 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 16 ГБ | 256-бит | 896 ГБ/с | 8,960 | 280 | 300 |
| RTX 5080 16GB | 16 ГБ | 256-бит | 896 ГБ/с | 10,752 | 336 | ~320 |
| RTX 5090 32GB | 32 ГБ | 512-бит | 1792 ГБ/с | 21,760 | 680 | ~450 |
| RTX 2000 Ada | 16 ГБ | 128-бит | 224 ГБ/с | 2,816 | 88 | 70 |
| RTX 4000 Ada | 20 ГБ | 160-бит | 280 ГБ/с | 6,144 | 192 | 70 |
| RTX 4500 Ada | 24 ГБ | 192-бит | 432 ГБ/с | 7,680 | 240 | 210 |
| RTX 5000 Ada | 32 ГБ | 256-бит | 576 ГБ/с | 12,800 | 400 | 250 |
| RTX 6000 Ada | 48 ГБ | 384-бит | 960 ГБ/с | 18,176 | 568 | 300 |
Полоса пропускания памяти:
- RTX 5090 (1792 ГБ/с), затем RTX 4090 (1008 ГБ/с), затем RTX 6000 Ada (960 ГБ/с)
Tensor ядра:
- RTX 5090 (680), затем RTX 6000 Ada (568), затем RTX 4090 (512)
CUDA ядра:
- RTX 5090 (21,760), затем RTX 6000 Ada (18,176), затем RTX 4090 (16,384)
Оперативная память:
- RTX 6000 Ada (48 ГБ), затем RTX 5090 и RTX 5000 Ada (32 ГБ), затем RTX 4090 (24 ГБ)
Цены в Австралии
- RTX 6000 Ada: 12,000 AUD
- RTX 5090: 6,000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7,000 AUD
- RTX 4090: нет в наличии
Лучшая потребительская GPU для LLM
Я всё же думаю, что RTX 5090 будет лучшим выбором для машинного обучения, deep learning, ИИ и даже LLM :)
Реальные цены
Чуть дороговато…
А реальные цены на RTX 5090 на 50% выше ожидаемых. Посмотрите!
Это на 15/05/2025
Чтобы исследовать бенчмарки LLM, требования к VRAM и настройку производительности на различных GPU и средах выполнения, ознакомьтесь с нашим центром LLM Performance: Бенчмарки, узкие места и оптимизация.
