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 kart graficznych, aby sprostać różnorodnym wymaganiom obciążeń i budżetów. Model RTX Pro 6000 Blackwell stanowi naszą flagową ofertę z ogromną pojemnością VRAM, idealny do szkolenia dużych modeli oraz uruchamiania największych modeli językowych bez ilościowania. Karta RTX 5090 zapewnia wyjątkową wydajność pojedynczej GPUs dzięki zaawansowanej architekturze Ada Lovelace, doskonale radząc sobie w zadaniach inferencji, gdzie kluczowa jest surowa prędkość.

Dla prac obciążonych sztuczną inteligencją w środowisku produkcyjnym, A100 pozostaje złotym standardem dla centrów danych dzięki rdzeniom tensora zoptymalizowanym pod architektury transformatorowe oraz doskonałą obsługą wieloinstancyjnego GPU (Multi-Instance GPU - MIG). Modele RTX 4090 i RTX 4090 Pro oferują wybitne stosunki ceny do wydajności, skutecznie realizując większość zadań inferencji modeli językowych oraz generowania obrazów z imponującą efektywnością. Nasza flota kart RTX 3090 zapewnia dostęp do sprawdzonego sprzętu w przystępnej cenie, podczas gdy modele V100 i RTX A4000 służą lżejszym zadaniom oraz środowiskom rozwoju, 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 w warunkach wysokiego obciążenia mierzą, jak karty graficzne radzą sobie z dużym natężeniem pracy przy wielu równoczesnych żądaniach. Korzystając z kwantyzacji FP8 na nowszych architekturach (takich jak NVIDIA Ada – seria 40 i późniejsze) lub bfloat16 na starszych GPU dla optymalnej efektywności, vLLM przetwarza jednocześnie od 16 do 64 równoległych żądań (w zależności od pojemności VRAM karty). Twój serwer pozostaje całkowicie prywatny – wysoka przepustowość oznacza jedynie obsługę wielu żądań naraz, idealna dla profesjonalnych botów czatu obsługujących liczne użytkowników, systemów wieloagentowych, gdzie agenci komunikują się równolegle, czy też procesów batchowych. Karty o większej ilości VRAM mogą obsłużyć więcej równoczesnych żądań, co sprawia, że modele RTX Pro 6000 oraz A100 wyróżniają się szczególnie dobrze w tych testach.

Wyniki benchmarków Ollamy dla pojedynczego użytkownika mierzą prędkość wnioskowania (raw inference) na jedno żądanie naraz – czyli to, czego możesz się spodziewać podczas korzystania z lokalnego chata lub osobistego asystenta AI. Te wyniki pokazują najszybszy możliwy czas odpowiedzi bez opóźnień związanych z kolejką czy przetwarzaniem partiami. Jeśli budujesz osobistego asystenta programistycznego, przeprowadzasz analizę prywatnych dokumentów albo prototypujesz przed skalowaniem, benchmarki Ollamy precyzyjnie pokażą, jak responsywne będzie działanie Twojej karty graficznej.

Nasze zestawy testów obejmują modele od wydajnych wariantów o parametrach 8B, takich jak Llama 3.1 i Qwen3, po wymagające modele o ponad 70B parametrów, takie jak DeepSeek-R1 oraz GPT-OSS. Prędkość generowania tokenów (tokeny na sekundę) bezpośrednio wpływa na szybkość odpowiedzi Twoich czatbotów, tempo przetwarzania dokumentów oraz ogólną jakość interakcji użytkownika z aplikacjami sztucznej inteligencji konwersacyjnej.

Testowanie generowania obrazów

Benchmarki modeli dyfuzyjnych obejmują pełny zakres od lekkich wersji takich jak Stable Diffusion 1.5, po wymagające pod względem zasobów architektury takie jak Flux oraz SD3.5-large. Mierzymy zarówno przepustowość (ilość obrazów na minutę) w scenariuszach przetwarzania partii danych, jak i opóźnienie (sekundy na obraz) w aplikacjach interaktywnych. Wyniki dla SDXL-Turbo są szczególnie istotne przy generowaniu w czasie rzeczywistym, podczas gdy benchmarki dla standardowego SDXL oraz Flux odzwierciedlają obciążenia produkcyjne skupione na jakości.

Testy AI Wizji

Testy wydajności wizualnej oceniają możliwości przetwarzania multimodalnego i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (od 16 do 64 żądań jednocześnie), aby zmierzyć rzeczywistą przepustowość w warunkach produkcyjnych. Używamy danych z prawdziwego świata, by zagwarantować dokładność.

Testowanie Modeli Wizyjno-Językowych: LLaVA 1.5 7B (model wielomodowy o 7 miliardach parametrów) przetwarza fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z psem rasy golden retriever. Model musi opisać scenę, zidentyfikować obiekty oraz odpowiedzieć na pytania dotyczące zawartości obrazu. Przy rozmiarze partii równoległych żądań wynoszącym 32 (zdjęcia/minutę) mierzona jest wydajność – kluczowa dla aplikacji takich jak analiza zdjęć produktów, moderação treści wizualnych, systemy wizualnego Q&A lub automatyczne oznaczanie obrazów w dużych skalach.

Obróbka dokumentów z rozpoznawaniem tekstu (OCR): TrOCR-base (model OCR oparty na transformatorze o 334 mln parametrów) skanuje historyczny tekst z Hamleta Szekspira – autentyczne strony książkowe sprzed wieków, z typografią epoki i starzejącą się fakturą papieru. Aby dokładnie zmierzyć wydajność w stronach na minutę, replikujemy te zeskanowane strony, tworząc korpus testowy liczący 2750 stron, symulujący rzeczywiste obciążenia związane z cyfryzacją dokumentów. Przy wielkości partii równoległych wynoszącej 16 (strony przetwarzane jednocześnie, mierzona jest liczba stron na minutę) dla automatycznej obróbki dokumentów, skanowania faktur, cyfryzacji archiwum historycznych oraz prac dużych skal ekstrakcji tekstu. Wyższa przepustowość oznacza, że Twoja karta graficzna może obsłużyć więcej użytkowników jednocześnie lub szybciej przetwarzać większe partie dokumentów.

Wydajność systemu

Wydajność procesora CPU sama w sobie nie oddaje pełnego obrazu. Nasze benchmarki uwzględniają moc obliczeniową (operacje na rdzeniu pojedynczym i wielordzeniowe na sekundę), co wpływa na przetwarzanie danych, tokenizację oraz czasy ładowania modeli. Prędkości dysków NVMe decydują o tym, jak szybko można załadować duże zestawy danych, zapisać punkty kontrolne modeli czy przełączać się między różnymi projektami z zakresu sztucznej inteligencji. Te czynniki stają się krytycznymi wąskimi gardłami podczas pracy z dużą skalą uczenia lub obsługi wielu użytkowników jednocześnie.

Jakość danych: Wszystkie wskaźniki reprezentują wartości średnie z wielu prób pomiarowych przeprowadzonych w różnych momentach i stanach systemu. Wydajność może ulegać zmianom w zależności od warunków termicznych, obciążeń równoległych oraz wersji sterowników. Akumulacja historycznych danych zapewnia coraz dokładniejsze średnie wraz z upływem czasu.

Dlaczego stworzyliśmy wynik TAIFlops GPU

Jako sami deweloperzy AI, napotkaliśmy frustrujący problem: jak w praktyce porównać karty graficzne pod kątem rzeczywistych obciążeń związanych z AI? NVIDIA publikuje teoretyczne wyniki w TFLOPS, ale te sztuczne liczby nic nie mówią o tym, jak będą działać twoje modele językowe czy jak szybko będzie generowanie obrazów. Karta z 100 TFLOPS może przewyższać model o 150 TFLOPS podczas rzeczywistych zadań inferencji ze względu na przepustowość pamięci, wykorzystanie rdzeni tensora lub optymalizacje oprogramowania.

Kiedy wybierasz między RTX 4090, A100 lub RTX 5090 dla swojego production API, nie interesuje Cię teoretyczne maksymalne osiągi w idealnych warunkach laboratoryjnych. Potrzebujesz odpowiedzi na pytania: Która karta graficzna zapewni szybszą inferencję dla modelu Llama 3.1 70B? Która przetwarza obrazy SDXL efektywniej? Która lepiej radzi sobie z obciążeniami związanymi z wizją komputerową?

Stworzyliśmy wskaźnik TAIFlops (Trooper AI FLOPS), aby rozwiązać dokładnie ten problem. Jest to pojedyncza liczba reprezentująca praktyczną wydajność AI dla obciążeń, które naprawdę mają znaczenie dla developerów:

Pomiar TAIflopów pochodzi z prawdziwych serwerów produkcyjnych w naszej infrastrukturze obsługujących rzeczywiste obciążenia AI. Każdy wynik jest średnią z setek testów przeprowadzonych na prawdziwym sprzęcie dla realnych użytkowników. Na przykład, jeśli karta graficzna osiąga 300 TAIflopów, działa około 3 razy szybciej niż RTX 3090 w przypadku rzeczywistych obciążeń AI.

Ranking wydajności GPU TAIFlops

Prawdziwe wyniki wydajności AI. RTX 3090 = wskaźnik bazowy 100. Wyższe wartości są lepsze.

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 punktu odniesienia z dokładnie 100 TAIFlopów. Dlaczego właśnie RTX 3090? Jest szeroko rozpowszechniony, dobrze znany i reprezentuje solidne osiągi w zakresie średniej klasy dla zastosowań sztucznej inteligencji. To punkt referencyjny prędkości «1x» – wszystko inne skaluje się względem 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 GPU działa w porównaniu z naszą bazową. Współczynnik 1,50 oznacza, że karta GPU jest o 50% szybsza od RTX 3090, natomiast 0,80 oznacza 20% wolniejsza.

Ważne: W przypadku wskaźników, gdzie wartość niższa oznacza lepszy wynik (np. sekundy/obraz), odwracamy ich kolejność – jeśli karta graficzna wykonuje zadanie w czasie 2.61 s/obr, podczas gdy RTX 3090 potrzebuje na to 5.40 s/obr, obliczamy stosunek jako 5.40 / 2.61 = 2,07 razy szybciej.

4. Średnia geometryczna dla wszystkich punktów odniesienia

Tu dzieje się magia. Nie używamy prostego średniego arytmetycznego, ponieważ byłoby to statystycznie niepoprawne – karta graficzna, która jest 2 razy szybsza w jednym teście i taka sama jak konkurencja (średnia geometryczna) w innym, nie jest naprawdę „1,5 raza szybsza ogółem”. Zamiast tego stosujemy średnią geometryczną.

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:

Porównując dwie karty graficzne, podziel ich wynik TAIFlops: Karta GPU o wartości 238 TAIFlops (RTX 4090 Pro) jest 238/207 = 1,15 razy szybsza niż karta GPU o wartości 207 TAIFlops (RTX 5090) we wszystkich obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją.

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:

Podsumowując: TAIFlops dostarcza Ci jedną, wiarygodną liczbę opartą na rzeczywistych danych produkcyjnych. Gdy wynajmujesz u nas GPU, wiesz dokładnie, jaką osiągasz wydajność – bez niespodzianek, bez zawyżonych liczb marketingowych, tylko precyzyjne oceny efektywności AI w warunkach rzeczywistego świata.

Zamów serwer z kartą graficzną (GPU) Nasze korzyści