Confronta benchmark delle GPU per l’IA

Confronti di prestazioni reali tra la nostra flotta di GPU per workload AI. Tutti i benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine in esecuzione.

Prestazioni:
Più lento Più veloce
I colori sono relativi all'interno di ogni riga del benchmark
Tipologie di Benchmark:
vLLM Benchmark ad alte prestazioni - misura l'inferenza con fino a 64 richieste concorrenti (varia a seconda del modello di GPU e della VRAM). Ideale per server API e carichi di lavoro produttivi.
Ollama Benchmark single-user – misura la velocità di inference per una richiesta alla volta. Ideale per uso local/personal.
IMG Benchmark di generazione immagini - misura le prestazioni di Stable Diffusion, SDXL, Flux e SD3.5 (immagini/min o s/immagine).
VIS Benchmark Vision AI - misura la comprensione delle immagini VLM (immagini/min) e l’elaborazione documentale OCR (pagine/min) con richieste concorrenti da 16 a 64.
CPU Prestazioni del CPU - misura operazioni al secondo su core singolo e multi-core per pre-elaborazione e tokenizzazione.
NVME Velocità di storage - misura le prestazioni di lettura/scrittura NVMe (MB/s) per il caricamento del dataset e il checkpointing.
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TAIFlops = Indice di Prestazione Reale dell’IA (RTX 3090 = riferimento 100)
Calcolato da workload reali di produzione LLM, visione e immagine utilizzando la media geometrica.

Caricamento dati di benchmark...

Tutte le Comparazioni

Esplori questi confronti uno per uno delle GPU:

Come Valutiamo le Prestazioni delle GPU

GPU Server Benchmarking

Ogni GPU nella nostra flotta in affitto subisce test di performance continui per fornirLe dati trasparenti e basati su scenari reali. A differenza dei benchmark sintetici eseguiti in ambienti di laboratorio controllati, i nostri risultati provengono da server di produzione che gestiscono carichi di lavoro reali. Ogni server riporta automaticamente le metriche di performance più volte nel corso del suo ciclo di vita, creando un dataset completo che riflette le reali capacità operative anziché scenari ideali.

La nostra flotta di GPU

La nostra infrastruttura copre diverse generazioni di GPU per rispondere a esigenze operative e budget differenti. Il RTX Pro 6000 Blackwell rappresenta il nostro livello di punta con una capacità VRAM massiccia, ideale per l’addestramento di modelli grandi e l’esecuzione dei più grandi LLMs senza quantizzazione. Il RTX 5090 offre prestazioni eccezionali su singola GPU grazie all’architettura Ada Lovelace all’avanguardia, eccellendo nei compiti di inferenza dove conta soprattutto la velocità grezza.

Per i carichi di lavoro AI in produzione, il A100 rimane lo standard d’oro nei data center grazie ai core tensor ottimizzati per architetture transformer e al supporto eccellente per la suddivisione multi-istanza della GPU (MIG). I modelli RTX 4090 e RTX 4090 Pro offrono rapporti eccezionali tra prezzo e prestazioni, gestendo la maggior parte dei compiti di inferenza LLM e generazione di immagini con un’efficienza impressionante. La nostra flotta di RTX 3090 garantisce un accesso economico a hardware performante, mentre le schede V100 e RTX A4000 servono carichi di lavoro più leggeri e ambienti di sviluppo dove l’ottimizzazione dei costi ha la priorità.

Test di inferenza LLM

Valutiamo le prestazioni dei modelli linguistici utilizzando due framework distinti che riflettono schemi di utilizzo reali:

vLLM High-Throughput Benchmarks misurano le prestazioni delle GPU sotto carico di produzione con richieste concorrenti multiple. Utilizzando la quantizzazione FP8 su architetture più recenti (NVIDIA Ada GPUs come la serie 40 e successive) o bfloat16 su GPU più datate per un'efficienza ottimale, vLLM elabora da 16 a 64 richieste in parallelo contemporaneamente (a seconda della capacità di VRAM della GPU). Il Suo server rimane completamente privato: l'alta throughput significa semplicemente che gestisce più richieste contemporaneamente, ideale per chatbot di produzione che servono molti utenti, sistemi AI multi-agente dove gli agenti comunicano in parallelo o pipeline di elaborazione batch. Le GPU con maggiore VRAM possono gestire più richieste concorrenti, rendendo le RTX Pro 6000 e A100 particolarmente performanti in questi benchmark.

Benchmark di Ollama Single-User misurano la velocità di inferenza grezza per una richiesta alla volta – l'esperienza che si ottiene eseguendo un chatbot locale o un assistente AI personale. Questi risultati mostrano il tempo di risposta più veloce possibile senza code di richieste o sovraccarico da batch. Se sta sviluppando un assistente per la programmazione personale, analisi di documenti privati o prototipazione prima di scalare, i benchmark di Ollama Le indicano esattamente quanto rispondente sarà la Sua GPU.

Il nostro set di test include modelli che vanno da varianti efficienti con 8 miliardi di parametri come Llama 3.1 e Qwen3, fino a modelli esigenti da 70 miliardi di parametri in su, tra cui DeepSeek-R1 e GPT-OSS. La velocità di generazione dei token (token al secondo) determina direttamente quanto velocemente i Suoi chatbot rispondono, quanto rapidamente può elaborare documenti e l'esperienza utente complessiva nelle applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale.

Test di generazione immagini

I benchmark dei modelli di diffusione coprono l'intero spettro, dai leggeri Stable Diffusion 1.5 ai pesanti Flux e SD3.5-large architetture. Misuriamo sia il throughput (immagini al minuto) per scenari di elaborazione batch che la latenza (secondi per immagine) per applicazioni interattive. I risultati di SDXL-Turbo sono particolarmente rilevanti per la generazione in tempo reale, mentre i benchmark standard di SDXL e Flux riflettono carichi di lavoro produttivi focalizzati sulla qualità.

Test di Intelligenza Artificiale Visiva

I benchmark Vision valutano le capacità di elaborazione multimodale e di documenti sotto high concurrent load (16-64 richieste parallele) per misurare il throughput produttivo reale. Utilizziamo dati di test del mondo reale per garantire accuratezza:

Test del Modello Vision-Language: LLaVA 1.5 7B (modello multimodale da 7 miliardi di parametri) elabora una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un cane golden retriever. Il modello deve descrivere la scena, identificare gli oggetti e rispondere a domande sul contenuto dell’immagine. Eseguendo con batch size 32 (32 richieste di analisi immagini parallele), misuriamo immagini al minuto – fondamentale per applicazioni come l’analisi fotografica di prodotti, la moderazione dei contenuti, i sistemi di domande e risposte visive o il tagging automatico delle immagini su larga scala.

Elaborazione documenti OCR: TrOCR-base (modello OCR basato su transformer con 334M parametri) analizza testi storici tratti da Amleto di Shakespeare – pagine di libri autentiche risalenti a secoli fa, con tipografia d'epoca e texture di carta invecchiata. Per misurare con precisione la velocità di elaborazione in pagine al minuto, repliciamo queste pagine scansionate per creare un corpus di test da 2.750 pagine, simulando carichi di lavoro reali di digitalizzazione documentale. Con una dimensione del batch pari a 16 (16 pagine elaborate contemporaneamente), misuriamo le pagine al minuto per l'elaborazione automatica di documenti, la scansione di fatture, la digitalizzazione di archivi storici e flussi di lavoro di estrazione testuale su larga scala. Un throughput più elevato consente alla Sua GPU di gestire più utenti simultanei o elaborare batch di documenti più grandi in tempi più rapidi.

Prestazioni del sistema

La performance della GPU da sola non racconta tutta la storia. I nostri benchmark includono CPU compute power (operazioni al secondo su singolo core e multi-core) che influenzano la preelaborazione dei dati, la tokenizzazione e i tempi di caricamento del modello. NVMe storage speeds determinano quanto velocemente si possono caricare grandi dataset, salvare checkpoint dei modelli e passare tra diversi progetti di intelligenza artificiale. Questi fattori diventano punti critici di bottiglia quando si lavora con addestramenti su larga scala o si servono utenti multipli contemporaneamente.

Qualità dei dati: Tutte le metriche rappresentano valori medi derivati da numerose esecuzioni di test condotte in momenti diversi e su stati del sistema variabili. Le prestazioni possono variare in base alle condizioni termiche, ai carichi di lavoro concorrenti e alle versioni dei driver. L’accumulo storico dei nostri dati garantisce medie sempre più precise nel tempo.

Perché Abbiamo Creato il Punteggio TAIFlops GPU

Come sviluppatori di AI, abbiamo affrontato un problema frustrante: come si fanno effettivamente confronti tra GPU per carichi di lavoro AI reali? NVIDIA pubblica classifiche teoriche in TFLOPS, ma quei numeri sintetici non Le dicono nulla su come funzioneranno i Suoi modelli linguistici (LLM) o quanto velocemente sarà la generazione delle immagini. Una GPU con 100 TFLOPS potrebbe superare una da 150 TFLOPS nei compiti di inferenza reali a causa della larghezza di banda della memoria, dell'utilizzo dei core tensor o delle ottimizzazioni software.

Quando sta scegliendo tra un RTX 4090, A100 o RTX 5090 per la Sua API di produzione, non Le interessa la prestazione teorica massima in condizioni di laboratorio perfette. Ha bisogno di sapere: Quale GPU Le fornirà inferenza più veloce per Llama 3.1 70B? Quale elabora immagini SDXL in modo più efficiente? Quale gestisce meglio i carichi di lavoro di visione?

Abbiamo creato il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) per risolvere esattamente questo problema. Si tratta di un singolo numero che rappresenta la performance AI nel mondo reale sugli workload che contano davvero per gli sviluppatori:

A differenza dei benchmark sintetici, i TAIFlops provengono da server di produzione attuali nella nostra flotta che eseguono workload AI reali. Ogni punteggio è la media di centinaia di esecuzioni di benchmark provenienti da hardware reale al servizio di clienti reali. Ad esempio, se una GPU totalizza 300 TAIFlops, svolge il lavoro circa 3× più velocemente dell’RTX 3090 in workload AI reali.

Classifica TAIFlops delle Prestazioni GPU

Punteggi di performance AI nel mondo reale. RTX 3090 = 100 baseline. Più alto è meglio.

Come viene calcolato il punteggio TAIFlops

TAIFlops utilizza un approccio matematicamente rigoroso progettato per fornirLe punteggi di prestazioni accurati e confrontabili. Ecco la metodologia completa:

1. GPU di riferimento base

Utilizziamo il RTX 3090 24GB come riferimento di base esattamente a 100 TAIFlops. Perché il RTX 3090? È ampiamente diffuso, ben compreso e rappresenta una solida prestazione AI di fascia media. È il punto di riferimento "1x velocità": tutto il resto scala in relazione ad esso.

2. Raccolta di Benchmark del Mondo Reale

Ogni GPU nella nostra flotta di macchine in affitto esegue automaticamente benchmark completi più volte durante il suo ciclo di vita. Raccoltiamo:

Ogni benchmark viene eseguito 10+ volte per garantire affidabilità statistica. Archiviamo ogni risultato nel nostro database, costruendo così un dataset di performance completo nel tempo.

3. Rapporti di prestazioni computazionali

Per ogni benchmark in cui sia il test GPU che il benchmark di riferimento RTX 3090 abbiano dati disponibili, calcoliamo un rapporto di prestazioni:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Questo rapporto rappresenta quante volte la GPU di test è più veloce (o più lenta) rispetto al nostro benchmark. Un rapporto di 1.50 significa che la GPU è il 50% più veloce dell’RTX 3090, mentre un valore di 0.80 indica il 20% più lento.

Importante: Gestiamo le metriche "migliore è il valore più basso" (come secondi/immagine) invertendole – se una GPU impiega 2.61s/immagine e l'RTX 3090 ne impiega 5.40s/immagine, calcoliamo il rapporto come 5.40 / 2.61 = 2,07 volte più veloce.

4. Media geometrica su tutti i benchmark

Ecco dove avviene la magia. Non utilizziamo una media semplice perché sarebbe statisticamente scorretta – una GPU che è 2x più veloce su un benchmark e 1x su un altro non è davvero "1.5x più veloce nel complesso". Invece, utilizziamo il geometric mean:

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

La media geometrica gestisce correttamente le relazioni moltiplicative. Se una GPU è costantemente 1.5x più veloce in tutti i benchmark, la sua media geometrica risulta essere 1.5x. Se invece è 2x più veloce nella metà dei benchmark e 1x nell'altra metà, la media geometrica mostra correttamente ~1.41x (e non 1.5x come darebbe una semplice media aritmetica).

5. Conversione in TAIFlops

Infine, scaliamo la media geometrica al nostro baseline di 100 punti:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Pertanto, se la media geometrica della GPU su tutti i benchmark AI è pari a 2,02x rispetto all’RTX 3090, ottiene un punteggio di 202 TAIFlops. Se un’altra GPU ha una media del 0,55x, ottiene 55 TAIFlops.

6. Cosa Rende i TAIFlops Precisi

7. Lettura dei punteggi TAIFlops

TAIFlops Le fornisce confronti istantanei di prestazioni:

Quando si confrontano due GPU, divida i loro TAIFlops: una GPU da 241 TAIFlops (RTX 4090 Pro) è 241/207 = 1,16 volte più veloce di una GPU da 207 TAIFlops (RTX 5090) in tutti i carichi di lavoro AI.

8. Trasparenza e Riproducibilità

Ogni risultato di benchmark che concorre ai calcoli TAIFlops è visibile nella tabella sopra. Lei può vedere i valori esatti di token/s, images/min e pages/min per ogni GPU e modello. Questa trasparenza significa che Lei può:

In sintesi: TAIFlops Le fornisce un numero unico, affidabile e supportato da dati di produzione reale. Quando affitta una GPU da noi, sa esattamente quale prestazione sta ottenendo – nessuna sorpresa, nessun numero gonfiato dal marketing, solo punteggi di performance AI accurati e basati sul mondo reale.

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