Porównanie wydajności GPU dla AI

Porównaj rzeczywistą wydajność naszej floty GPU dla obciążeń AI. Wszystkie benchmarki są zbierane automatycznie z działających serwerów.

Wydajność:

Wolniej Szybszy

Kolory są względne w każdym wierszu benchmarku.

Ładowanie danych porównawczych...

Wszystkie Porównania

Porównanie kart graficznych pojedynczo:

Jak testujemy wydajność GPU

Każda z kart graficznych w naszej flocie do wynajęcia jest poddawana ciągłym testom wydajności, aby zapewnić Państwu przejrzyste, rzeczywiste dane. W przeciwieństwie do syntetycznych benchmarków, które działają w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych, nasze wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia. Każdy serwer automatycznie raportuje metryki wydajności wielokrotnie w całym cyklu życia, tworząc obszerny zbiór danych, który odzwierciedla rzeczywiste możliwości operacyjne, a nie idealizowane scenariusze.

Nasza flota GPU

Nasza infrastruktura obejmuje wiele generacji GPU, aby sprostać różnym wymaganiom obciążenia i budżetom. RTX Pro 6000 Blackwell reprezentuje nasz flagowy poziom z ogromną pojemnością VRAM, idealny do trenowania dużych modeli i uruchamiania największych LLM bez kwantyzacji. RTX 5090 zapewnia wyjątkową wydajność pojedynczej karty GPU dzięki najnowocześniejszej architekturze Ada Lovelace, wyróżniając się w zadaniach wnioskowania, gdzie kluczowa jest surowa szybkość.

Dla obciążeń produkcyjnych AI, A100 pozostaje złotym standardem w centrach danych z rdzeniami tensorowymi zoptymalizowanymi pod kątem architektur transformatorowych i doskonałym wsparciem dla wieloinstancyjnych GPU (MIG). RTX 4090 i RTX 4090 Pro oferują wyjątkowy stosunek ceny do wydajności, efektywnie obsługując większość zadań wnioskowania LLM i generowania obrazów. Nasze RTX 3090 flota zapewnia dostęp do wydajnego sprzętu w przystępnej cenie. V100 i RTX A4000 Karty sprawdzają się w przypadku lżejszych obciążeń i środowisk programistycznych, gdzie priorytetem jest optymalizacja kosztów.

Testowanie wnioskowania LLM

Oceniamy wydajność modeli językowych, korzystając zarówno Ollama i VLLM frameworki z kwantyzacją FP8, gdzie jest to obsługiwane. Nasz zestaw testowy obejmuje modele, od wydajnych wariantów z 8B parametrami, takich jak Llama 3.1 i Qwen3, aż po wymagające modele z ponad 70B parametrami, w tym DeepSeek-R1 i GPT-OSS. Prędkość generowania tokenów (tokenów na sekundę) bezpośrednio determinuje, jak szybko Twoje chatboty odpowiadają, jak szybko możesz przetwarzać dokumenty i ogólne wrażenia użytkownika w aplikacjach konwersacyjnej sztucznej inteligencji.

Testowanie generowania obrazów

Testy modeli dyfuzji obejmują pełne spektrum, od lekkich Stable Diffusion 1.5 do zasobożernych Flux i SD3.5-large architektur. Mierzymy zarówno przepustowość (obrazy na minutę) dla scenariuszy przetwarzania wsadowego, jak i opóźnienie (sekundy na obraz) dla aplikacji interaktywnych. SDXL-Turbo Wyniki są szczególnie istotne dla generowania w czasie rzeczywistym, podczas gdy standardowe testy wydajności SDXL i Flux odzwierciedlają obciążenia produkcyjne skoncentrowane na jakości.

Wydajność systemu

Sama wydajność GPU nie daje pełnego obrazu sytuacji. Nasze testy uwzględniają moc obliczeniowa CPU (operacje na pojedynczym rdzeniu i wielordzeniowe) które wpływają na wstępne przetwarzanie danych, tokenizację i czas ładowania modelu. Szybkość dysków NVMe określają, jak szybko można ładować duże zbiory danych, zapisywać punkty kontrolne modeli i przełączać się między różnymi projektami AI. Czynniki te stają się krytycznymi wąskimi gardłami podczas pracy z treningiem na dużą skalę lub obsługą wielu współbieżnych użytkowników.

Jakość danych: Wszystkie metryki reprezentują uśrednione wartości z wielu serii testowych w różnych momentach czasu i stanach systemu. Wydajność może się zmieniać w zależności od warunków termicznych, współbieżnych obciążeń i wersji sterowników. Nasza historyczna akumulacja danych zapewnia coraz dokładniejsze średnie w czasie.

Zamów serwer GPU Nasze korzyści