Quadro RTX 5880 Ada 48GB 性能如何？
更多内存，更低的功耗，但价格依然昂贵……
顶级自动化系统用于某些令人惊叹的工作。
是的，这是一张AI生成的大型GPU图像。
NVIDIA RTX 5880 Ada 48GB（以前的品牌中常称为“Quadro”）是一款于2024年初发布的高端专业工作站GPU。它配备了48GB的GDDR6 ECC内存、14,080个CUDA核心，并基于Ada Lovelace架构。这款显卡主要面向AI、深度学习、3D渲染和高级可视化等专业工作负载。
性能 - RTX 5880 Ada
- 原始性能：RTX 5880 Ada提供了69.3 FP32 TFLOPS和554 FP8 TFLOPS，这对于专业工作负载来说表现强劲，但明显低于旗舰产品RTX 6000 Ada（91.1 FP32 TFLOPS）。
- VRAM：拥有48GB的VRAM，非常适合大型AI模型、高分辨率渲染和数据密集型应用。
- 效率：基于5nm工艺制造，比前几代产品更加节能和现代，TDP为285W。
与其他显卡的对比
| 特性 | RTX 5880 Ada | RTX 6000 Ada | RTX A6000 (Ampere) |
|---|---|---|---|
| CUDA 核心 | 14,080 | 18,176 | 10,752 |
| VRAM | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC |
| FP32 TFLOPS | 69.3 | 91.1 | 38.7 |
| 功耗 | 285W | 300W | 300W |
| 发布时间 | 2024年1月 | 2022年 | 2020年 |
- 性能：RTX 5880 Ada比上一代RTX A6000（Ampere）快约5%，但明显慢于RTX 6000 Ada。
- 使用场景：5880 Ada应被视为中高端工作站显卡，介于RTX 6000 Ada和RTX 5000 Ada之间，无论是在价格还是性能方面。
特殊考虑
- 出口合规性：RTX 5880 Ada专门设计以符合美国出口法规，使其在RTX 6000 Ada受限的市场（如中国）中可用。
- 价格：预计这款显卡价格昂贵（估计约为6,800美元），与其他高端工作站GPU类似。
- 目标用户：这不是一款面向消费者的娱乐显卡。它面向需要大量VRAM和工作站功能的专业人士，用于AI、模拟或内容创作。
优点与缺点
优点
- 大容量48GB VRAM，适合处理大型数据集和AI模型
- 现代的Ada Lovelace架构（高效、先进功能）
- 专业工作负载表现良好
- 全球可用，包括受出口限制的市场
缺点
- 尽管VRAM相似，但比RTX 6000 Ada慢很多
- 与消费级显卡相比非常昂贵
- 不适用于游戏；对大多数非专业用户来说功能过剩
RTX 5880 Ada 与 RTX 6000 Ada 在实际AI任务中的对比
性能对比
- 对于AI工作负载，RTX 6000 Ada比RTX 5880 Ada强大得多。RTX 6000 Ada拥有18,176个CUDA核心，提供91.1 TFLOPS的单精度性能，而RTX 5880 Ada拥有14,080个CUDA核心，实现69.3 TFLOPS（基于标准规格和代际差异）。
- 两张显卡都提供48GB的GDDR6 ECC内存，适合大型AI模型和数据集。
- RTX 6000 Ada还具有更高的内存带宽（960 GB/s），这对内存密集型AI任务非常有利。
AI训练与推理
- 对于要求较高的AI训练和推理，RTX 6000 Ada的更高核心数和更大的张量性能（高达1.45 PFLOPS）明显优于RTX 5880 Ada。
- 实际上，这意味着RTX 6000 Ada将更快地训练大型神经网络，并在处理更复杂模型或更大批次大小时，不会轻易遇到性能瓶颈。
效率与使用场景
- 两款GPU都基于Ada Lovelace架构，效率很高，但RTX 6000 Ada由于更高的计算吞吐量，每瓦性能更好。
- RTX 5880 Ada被定位为稍低一级的替代品，通常在RTX 6000 Ada因出口管制受限的地区，或预算有限的情况下选择。
总结表格
| 特性 | RTX 5880 Ada | RTX 6000 Ada |
|---|---|---|
| CUDA 核心 | 14,080 | 18,176 |
| FP32 TFLOPS | 69.3 | 91.1 |
| 张量性能（PFLOPS） | ~1.1（估计） | 1.45 |
| VRAM | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC |
| 内存带宽 | ~800 GB/s（估计） | 960 GB/s |
| 架构 | Ada Lovelace | Ada Lovelace |
对于专业AI工作负载，成本差异是否由性能提升所合理化？
TL;DR：
对于大多数专业AI工作负载，RTX 5880 Ada和RTX 6000 Ada之间的成本差异只有在您的项目持续需要最高级别的性能、吞吐量和效率时才合理。RTX 6000 Ada提供了显著更好的性能，但价格昂贵，可能不会为所有使用案例带来成比例的回报。
关键考虑因素
-
性能扩展与成本
由于RTX 6000 Ada拥有更高的核心数和更好的内存带宽，它在AI训练和推理方面优于RTX 5880 Ada。这导致模型训练更快，能够处理更大或更复杂的AI任务。然而，性能提升与价格不成线性关系——RTX 6000 Ada价格昂贵，增量收益可能因具体工作负载和流程优化程度而减弱。 -
成本优化
AI工作负载成本对优化策略高度敏感。高效利用资源，如批处理、缓存和工作负载调度，通常可以带来显著的成本节约，而无需使用顶级GPU。对许多组织来说，投资于优化和流程改进可能比单纯购买最昂贵的硬件带来更好的投资回报。 -
预算与使用场景
如果您的业务或研究需要大型模型的最快处理速度，或者GPU时间是关键瓶颈，那么RTX 6000 Ada的高价可能是合理的。然而，对于大多数专业团队来说，RTX 5880 Ada在性能和成本之间提供了更好的平衡，特别是如果您可以优化工作负载或模型不会持续占用GPU。 -
总拥有成本
硬件价格只是其中一个因素。运营成本，包括电力、冷却、集成和维护，也必须考虑在内。RTX 6000 Ada更高的功耗和基础设施需求可能会进一步增加总成本。
总结表格：性能与成本对比：RTX 5880 Ada 与 RTX 6000 Ada
| GPU | AI性能 | 成本 | 性价比 | 最适合 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5880 Ada | 高 | 较低 | 强 | 大多数专业AI工作负载，预算有限的团队 |
| RTX 6000 Ada | 非常高 | 高得多 | 中等 | 任务关键、时间敏感或超大规模工作负载 |
结论
Quadro RTX 5880 Ada 48GB是一款强大且现代的工作站GPU，拥有巨大的内存缓冲区，非常适合需要大量VRAM和可靠性能的AI、渲染和可视化专业人士。然而，它明显不如RTX 6000 Ada强大，且价格相近，除非您需要符合出口限制的显卡或需要VRAM处理特殊工作负载，否则吸引力不大。对于大多数用户来说，其他GPU可能提供更好的性价比。
对于实际的AI任务——尤其是涉及大型模型、深度学习训练或高吞吐量推理的任务——RTX 6000 Ada由于其更高的核心数、更快的内存和更优越的张量处理能力，明显优于RTX 5880 Ada。RTX 5880 Ada仍然是专业AI工作负载的不错选择，但RTX 6000 Ada仍然是这一领域的顶级表现者。
RTX 6000 Ada的更高成本只有在最大性能直接转化为显著商业或研究价值的组织中才合理，例如大型研究实验室或拥有大规模AI工作负载的企业。对于大多数专业用户来说，仔细优化工作负载并使用RTX 5880 Ada将带来更好的整体性价比。
