GPU-benchmark-sammenligning for AI

Sammenlign den faktiske ydeevne på tværs af vores GPU-flåde til AI-workloads. Alle benchmarks indsamles automatisk fra kørende servere.

Ydeevne:

Langsommere Hurtigere

Farverne er relative inden for hver benchmarkrække

Indlæser benchmarkdata...

Alle Sammenligninger

Udforsk disse GPU-sammenligninger én efter én:

Sådan benchmarker vi GPU-ydelse

Hver GPU i vores udlejningsflåde gennemgår løbende performance-test for at give dig transparente, virkelighedsbaserede data. I modsætning til syntetiske benchmarks, der køres i kontrollerede laboratoriemiljøer, kommer vores resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer reelle arbejdsbelastninger. Hver server rapporterer automatisk performance-målinger flere gange i løbet af sin levetid, hvilket skaber et omfattende datasæt, der afspejler ægte operationelle kapaciteter snarere end idealiserede scenarier.

Vores GPU-flåde

Vores infrastruktur omfatter flere GPU-generationer for at imødekomme forskellige arbejdsbelastningskrav og budgetter. The RTX Pro 6000 Blackwell repræsenterer vores flagskibs-niveau med massiv VRAM-kapacitet, ideel til træning af store modeller og kørsel af de største LLM'er uden kvantisering. RTX 5090 leverer enestående ydeevne med et enkelt GPU med den banebrydende Ada Lovelace-arkitektur, og udmærker sig ved inferensopgaver, hvor rå hastighed er afgørende.

Til produktions AI-arbejdsbelastninger er A100 er fortsat datacentrets guldstandard med tensor cores optimeret til transformerarkitekturer og fremragende multi-instance GPU (MIG) support. RTX 4090 og RTX 4090 Pro tilbyder fremragende pris-ydelsesforhold og håndterer de fleste LLM-inferens- og billedgenereringsopgaver med imponerende effektivitet. Vores RTX 3090 flåden giver budgetvenlig adgang til kraftfuld hardware, mens V100 og RTX A4000 kortene håndterer lettere arbejdsbelastninger og udviklingsmiljøer, hvor omkostningsoptimering er i højsædet.

LLM Inferenstest

Vi evaluerer ydeevnen af sprogmodeller ved hjælp af både Ollama og VLLM frameworks med FP8-kvantisering, hvor det understøttes. Vores testsæt inkluderer modeller, der spænder fra effektive 8B-parameter varianter som Llama 3.1 og Qwen3 til krævende 70B+ modeller, herunder DeepSeek-R1 og GPT-OSS. Token-generationshastighed (tokens pr. sekund) bestemmer direkte, hvor hurtigt dine chatbots reagerer, hvor hurtigt du kan behandle dokumenter og den overordnede brugeroplevelse i konversations-AI-applikationer.

Billedgenereringstest

Diffusion model benchmarks dækker hele spektret fra letvægt Stable Diffusion 1.5 til ressourcekrævende Flux og SD3.5-large arkitekturer. Vi måler både gennemløb (billeder pr. minut) for batchbehandlingsscenarier og latenstid (sekunder pr. billede) for interaktive applikationer. SDXL-Turbo Resultaterne er særligt relevante for generering i realtid, mens standard SDXL- og Flux-benchmarks afspejler produktionsarbejdsbelastninger med fokus på kvalitet.

Systemydelse

GPU-ydelse alene fortæller ikke hele historien. Vores benchmarks inkluderer CPU-regnekraft (enkelt- og multi-core operationer per sekund), hvilket påvirker databehandling, tokenisering og modelindlæsningstider. NVMe-lagringshastigheder bestemmer, hvor hurtigt du kan indlæse store datasæt, checkpoint-modeller og skifte mellem forskellige AI-projekter. Disse faktorer bliver kritiske flaskehalse, når du arbejder med storskala-træning eller betjener flere samtidige brugere.

Datakvalitet: Alle målinger repræsenterer gennemsnitlige værdier fra flere testkørsler på tværs af forskellige tidspunkter og systemtilstande. Ydelsen kan variere afhængigt af termiske forhold, samtidige arbejdsbelastninger og driverversioner. Vores historiske dataakkumulering sikrer stadig mere præcise gennemsnit over tid.

Bestil en GPU-server Vores fordele