Vilken konsument-GPU är bäst för LLM, AI och djupinlärning?

NVIDIA RTX 5090 är för närvarande den bästa för LLM och AI.

Hur påverkar VRAM LLM-prestanda?

Mer VRAM gör att du kan köras större modeller helt på GPU utan att behöva använda CPU-offloading, vilket starkt förbättrar token per sekund. Vår LLM Performance hub täcker VRAM-gränser och benchmarkar.

Var kan jag hitta LLM-benchmärkningar och prestandavejledningar?

Vår LLM-prestandahubb omfattar genomflöde mot latens, VRAM-gränser, parallella begäranden och jämförelser av prestanda över olika körningar och hårdvara.

Räcker 16 GB VRAM för att köra LLM:er lokalt?

Ja för många 7B–14B-modeller. Större modeller kan använda CPU-avlastning och kör långsammare. Avsnittet LLM-prestanda innehåller mätresultat för 16GB-GPUs.

Jämförelse av NVidia GPU-lämplighet för AI

AI kräver mycket kraft...

Sidinnehåll

I mitt håll i den moderna världens kaos här är jag jämförande tekniska specifikationer av olika kort som är lämpliga för AI uppgifter (Deep Learning, Objektidentifiering och LLM). De är alla otroligt dyra dock.

För mer om hur val av GPU påverkar LLM-throughput, VRAM-gränser och benchmarkar över olika körningar, se LLM-prestanda: Benchmarkar, halsar och optimering.

Grafikortsbild genererad av AI som kör på GPU

Detta är en AI-genererad bild. Ta inte den på allvar…

Låt oss titta på andra alternativ, bara för att kika runt

Kort	VRAM	Bus Width	Minnesbandbredd	CUDA-kärnor	Tensor-kärnor	Effekt (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

Minnesbandbredd:

RTX 5090 (1792 GB/s), sedan RTX 4090 (1008 GB/s), sedan RTX 6000 Ada (960 GB/s)

Tensor-kärnor:

RTX 5090 (680), sedan RTX 6000 Ada (568), sedan RTX 4090 (512)

CUDA-kärnor

RTX 5090 (21,760), sedan RTX 6000 Ada (18,176, sedan RTX 4090 (16,384)

RAM

RTX 6000 Ada (48 GB), sedan RTX 5090 och RTX 5000 Ada (32 GB), sedan 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 tror jag att RTX 5090 skulle vara den bästa valet för maskininlärning, deep learning, AI och till och med LLM :).

Riktiga priser

Lite dyra…

NVidia RTX 5090 sida

Och de riktiga RTX 5090-priserna är 50% högre än förväntat. Titta på detta!

Detta är den 15/05/2025

alternativ text

För att utforska LLM-benchmarkar, VRAM-krav och prestandaoptimering på olika GPU:er och körningar, kontrollera vår LLM-prestanda: Benchmarkar, halsar och optimering hub.

Låt oss titta på andra alternativ, bara för att kika runt

Priser i Australien

Bästa konsument-GPU för LLM

Riktiga priser

Nytta länkar