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.
Typy benchmarków:
vLLM Test wydajnościowy o wysokiej przepustowości - mierzy wnioskowanie z wykorzystaniem do 64 jednoczesnych żądań (zależy od modelu GPU i VRAM). Najlepszy dla serwerów API i obciążeń produkcyjnych.
Ollama Benchmark pomiarowy dla jednego użytkownika - mierzy szybkość wnioskowania dla jednego zapytania. Najlepszy do użytku osobistego i lokalnego.
IMG Benchmark generowania obrazów – mierzy wydajność Stable Diffusion, SDXL, Flux i SD3.5 (obrazów/min lub s/obraz).
VIS Benchmark Vision AI - mierzy rozumienie obrazu przez VLM (obrazów/min) i przetwarzanie dokumentów OCR (stron/min) z 16-64 jednoczesnymi żądaniami.
CPU Wydajność CPU - mierzy operacje jednowątkowe i wielowątkowe na sekundę do wstępnego przetwarzania i tokenizacji.
NVME Szybkość zapisu i odczytu - mierzy prędkość zapisu i odczytu NVMe (MB/s) podczas ładowania zbioru danych i zapisywania punktów kontrolnych modelu.
📊
TAIFlops = Realny Indeks Wydajności AI (RTX 3090 = 100 jako punkt odniesienia)
Obliczone na podstawie rzeczywistych obciążeń produkcyjnych LLM, wizyjnych i obrazowych z wykorzystaniem średniej geometrycznej.

Ładowanie danych porównawczych...

Wszystkie Porównania

Zapoznaj się z porównaniami kart graficznych, jedna po drugiej:

Jak testujemy wydajność GPU

GPU Server Benchmarking

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 z dwóch odrębnych frameworków, które odzwierciedlają wzorce użytkowania w rzeczywistych warunkach:

Testy wydajności vLLM High-Throughput mierzy wydajność GPU pod obciążeniem produkcyjnym z wieloma jednoczesnymi żądaniami. Wykorzystując kwantyzację FP8 na nowszych architekturach (GPU NVIDIA Ada, takich jak seria 40 i nowsze) lub bfloat16 na starszych GPU dla optymalnej wydajności, vLLM przetwarza 16 do 64 równoległych żądań jednocześnie (w zależności od pojemności VRAM GPU). Twój serwer pozostaje całkowicie prywatny – wysoka przepustowość oznacza po prostu, że obsługuje wiele żądań w tym samym czasie, co jest idealne dla chatbotów klasy produkcyjnej obsługujących wielu użytkowników, systemów AI z wieloma agentami, gdzie agenci komunikują się równolegle, lub potoków przetwarzania wsadowego. GPU z większą ilością VRAM mogą obsługiwać więcej jednoczesnych żądań, dzięki czemu RTX Pro 6000 i A100 są szczególnie mocne w tych testach.

Testy wydajności Ollamy dla pojedynczego użytkownika mierzą surową prędkość wnioskowania dla jednego żądania na raz – doświadczenie, jakie uzyskasz, uruchamiając lokalnego chatbota lub osobistego asystenta AI. Wyniki te pokazują najszybszy możliwy czas odpowiedzi bez kolejek żądań ani narzutu wsadowego. Jeśli budujesz osobistego asystenta kodowania, uruchamiasz prywatną analizę dokumentów lub prototypujesz przed skalowaniem, benchmarki Ollama powiedzą Ci dokładnie, jak responsywny będzie Twój GPU.

Nasza suita testowa obejmuje modele, począwszy od wydajnych wariantów z 8 miliardami parametrów, takich jak Llama 3.1 i Qwen3 włącznie z wymagającymi modelami 70B+ DeepSeek-R1 oraz GPT-OSS. Szybkość generowania tokenów (tokenów na sekundę) bezpośrednio determinuje, jak szybko odpowiadają Twoje chatboty, jak szybko możesz przetwarzać dokumenty oraz 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 SDXL i Flux wyniki pomiarów odzwierciedlają obciążenia produkcyjne skupione na jakości.

Testy AI Wizji

Testy wizyjne oceniają możliwości przetwarzania multimodalnego i dokumentów w wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) aby zmierzyć realistyczną przepustowość produkcji. Używamy danych testowych z rzeczywistych scenariuszy, aby zapewnić dokładność:

Testowanie modeli Wizja-Język: LLaVA 1.5 7B (7-bilionowy model multimodalny) przetwarza fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem. Model musi opisać scenę, zidentyfikować obiekty i odpowiedzieć na pytania dotyczące zawartości obrazu. Uruchamiając z rozmiarem wsadu 32 (32 równoległe żądania analizy obrazu), mierzymy obrazów na minutę - kluczowe dla aplikacji takich jak analiza zdjęć produktów, moderacja treści, systemy wizualnych pytań i odpowiedzi lub automatyczne tagowanie obrazów w dużej skali.

Przetwarzanie dokumentów OCR: TrOCR-base Model OCR oparty na transformatorach z 334 milionami parametrów skanuje historyczny tekst z Hamleta Szekspira – autentyczne strony książki z przeszłych wieków z epokową typografią i postarzałym tekstem. Aby dokładnie zmierzyć przepustowość stron na minutę, powielamy te zeskanowane strony, tworząc 2750-stronicowy korpus testowy, symulujący rzeczywiste obciążenia cyfryzacji dokumentów. Przy rozmiarze wsadu 16 (16 stron przetwarzanych jednocześnie) mierzymy stron na minutę dla automatycznego przetwarzania dokumentów, skanowania faktur, digitalizacji archiwów historycznych oraz przepływów pracy związanych z ekstrakcją tekstu na dużą skalę. Wyższa przepustowość oznacza, że Twoja karta GPU może obsłużyć większą liczbę współbieżnych użytkowników lub przetwarzać większe partie dokumentów szybciej.

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.

Dlaczego stworzyliśmy wynik TAIFlops GPU

Jako sami twórcy AI, stanęliśmy przed frustrującym problemem: jak właściwie porównać karty graficzne pod kątem rzeczywistych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją? NVIDIA publikuje teoretyczne wartości TFLOPS, ale te syntetyczne liczby nie mówią nic o tym, jak będą działać Twoje LLM-y ani jak szybko będzie przebiegać generowanie obrazów. GPU z 100 TFLOPS może przewyższyć wydajnością GPU z 150 TFLOPS w rzeczywistych zadaniach wnioskowania ze względu na przepustowość pamięci, wykorzystanie rdzeni tensorowych lub optymalizacje oprogramowania.

Wybierając pomiędzy RTX 4090, A100 lub RTX 5090 do swojego produkcyjnego API, nie interesuje Cię teoretyczna maksymalna wydajność w idealnych warunkach laboratoryjnych. Musisz wiedzieć: Która karta GPU zapewni mi szybsze wnioskowanie dla Llama 3.1 70B? Która z nich efektywniej przetwarza obrazy SDXL? Która lepiej radzi sobie z obciążeniami związanymi z wizją komputerową?

Stworzyliśmy TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) ma rozwiązać dokładnie ten problem. To pojedyncza liczba reprezentująca wydajność AI w warunkach rzeczywistych w zakresie obciążeń, które naprawdę mają znaczenie dla programistów:

W przeciwieństwie do syntetycznych benchmarków, TAIFlops pochodzi rzeczywiste serwery produkcyjne w naszej flocie, uruchamiając rzeczywiste obciążenia AI. Każdy wynik jest uśredniany na podstawie setek uruchomień testów porównawczych z rzeczywistego sprzętu obsługującego rzeczywistych klientów. Na przykład, jeśli GPU osiąga 300 TAIFlops, jest to w przybliżeniu 3 razy szybsze niż RTX 3090 w rzeczywistych obciążeniach AI.

Ranking wydajności GPU TAIFlops

Wyniki wydajności AI w rzeczywistych warunkach. RTX 3090 = 100 punktów odniesienia. Wyższy wynik jest lepszy.

Jak obliczana jest wartość TAIFlops

TAIFlops wykorzystuje matematycznie rygorystyczne podejście, mające na celu zapewnienie dokładnych i porównywalnych wyników wydajności. Poniżej przedstawiono kompletną metodologię:

1. Bazowe GPU referencyjne

Używamy RTX 3090 24GB jako naszą bazę odniesienia dokładnie 100 TAIFlopsDlaczego RTX 3090? Jest szeroko wdrażany, dobrze rozumiany i reprezentuje solidną wydajność w środkowym zakresie dla AI. Jest to punkt odniesienia „1x prędkości” – wszystko inne skaluje się w stosunku do niego.

2. Zbieranie rzeczywistych danych porównawczych

Każda karta GPU w naszej flocie wypożyczalnej automatycznie uruchamia kompleksowe testy wydajności wielokrotnie w trakcie swojego cyklu życia. Zbieramy:

Każdy test porównawczy jest wykonywany ponad 10 razy, aby zapewnić wiarygodność statystyczną. Przechowujemy każdy wynik w naszej bazie danych, tworząc kompleksowy zbiór danych wydajności w czasie.

3. Współczynniki wydajności obliczeniowej

Dla każdego benchmarku, w którym dostępne są dane zarówno dla testowanej karty GPU, jak i dla bazowej RTX 3090, obliczamy współczynnik wydajności:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Ten współczynnik reprezentuje, ile razy szybciej (lub wolniej) testowana karta graficzna działa w porównaniu z naszą kartą bazową. Współczynnik 1,50 oznacza, że karta graficzna jest o 50% szybsza niż RTX 3090, natomiast 0,80 oznacza, że jest o 20% wolniejsza.

Ważne: W przypadku metryk, gdzie niższa wartość jest lepsza (np. sekundy na obraz), odwracamy je – jeśli GPU generuje obraz w 2,61 s, a RTX 3090 w 5,40 s, obliczamy współczynnik jako 5,40 / 2,61 = 2,07x szybciej.

4. Średnia geometryczna dla wszystkich punktów odniesienia

Właśnie tutaj dzieje się magia. Nie używamy prostej średniej, ponieważ byłoby to statystycznie niepoprawne - GPU, które jest 2 razy szybsze w jednym teście wydajności, a 1 raz w innym, nie jest naprawdę "1,5 razy szybsze ogólnie". Zamiast tego używamy średnia geometryczna:

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

Średnia geometryczna prawidłowo obsługuje relacje multiplikatywne. Jeśli GPU jest konsekwentnie 1,5 razy szybsze we wszystkich testach porównawczych, jego średnia geometryczna wynosi 1,5. Jeśli jest 2 razy szybsze w połowie testów porównawczych i 1 razy w drugiej połowie, średnia geometryczna prawidłowo pokazuje ~1,41 (a nie 1,5 z prostej średniej).

5. Konwersja do TAIFlops

Na koniec przeskalowujemy średnią geometryczną do naszej 100-punktowej skali bazowej:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Zatem, jeśli średnia geometryczna GPU we wszystkich testach AI wynosi 2,02x RTX 3090, osiąga wynik 202 TAIFlops. Jeśli inne GPU osiąga średnią 0,55x, osiąga wynik 55 TAIFlops.

6. Co sprawia, że TAIFlops są dokładne

7. Odczytywanie wyników TAIFlops

TAIFlops daje natychmiastowe porównanie wydajności:

```json { "translated_text": "Porównując dwie karty graficzne, podziel ich wartość TAIFlops: Karta graficzna115 razy1/207 = 1.15x szy1.15x szy18/207 = 115 razy szyb1.15x szyb115/207 = 115x szyb1.15x1.15x szy1151.15151 207 = 1.15x szy150. Pro) jest szytszy150.15x szytszy150.15050.150. Pro) 150.150. Pro)50.150.150.150.5.150.150.1505.5.55.555.555.555.555.155.55.555.555.555. 5 5. 5 55 1.555 55 5 5 5 3 2 2 15 5 2 5 25 5. 255 5 5 5 555555 5 51 5 1 55 5551 5 3 5 2 5 3555 3 355555 3 555 3 75 15 3 5 5 5 5 5 3 5 12 5 55 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 12 55 5 5 5 1 5 5 5 5 5 55 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 15 5 5 5 5 5 55 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 15 5 5 5 5 5 15 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 15 5 5 5 5 5 5 55 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 55 5 55 5 5 5 15 5 5 5125 5 5 5 55515 5551555 5 5 5 55 5 51 5 5 515 55 555 5 55 555 5. 5 5 5 5 555 5 555 5 555 5 5 55 55 5. 5, 5 5, 55 5 5555 5,555, 5 55, 555,555,5,5,5.5 5.5.5,5,5.555, 5.5,5.5,5,5,5 55,5,5.5,5.5,55. 5555. 5555.5 5.55.5.5.5.5,5.5,55,5.5,55555,5,555.555555,5.555,5.5.5.555555,5.555,55,55555555,555555555555,555555555.555.5555555.5555555555555555555555555555555

8. Przejrzystość i Powtarzalność

Każdy wynik benchmarku wykorzystywany do obliczeń TAIFlops jest widoczny w tabeli powyżej. Możesz zobaczyć dokładne wartości tokenów/s, obrazów/min oraz stron/min dla każdej karty GPU i modelu. Ta przejrzystość oznacza, że możesz:

Podsumowanie: TAIFlops daje Ci jedną, zaufaną wartość potwierdzoną rzeczywistymi danymi produkcyjnymi. Kiedy wynajmujesz od nas GPU, wiesz dokładnie jaką wydajność otrzymujesz - bez niespodzianek, bez zawyżonych liczb marketingowych, tylko dokładne oceny wydajności AI w świecie rzeczywistym.

Zamów serwer GPU Nasze korzyści