Porovnanie výkonnosti GPU pre umelú inteligenciu

Porovnajte skutočnú výkonnosť našej flotily grafických kariet pre úlohy umelého intelektu. Všetky benchmarky sú automaticky zbierané z behúcich serverov.

Výkonnosť:

Pomalejší Rýchlejšie

Farby sú relatívne voči každej radke s benchmarkom

Typy benchmarkov:
vLLM Benchmark vysokého výkonu – meria inferenciu so až 64 súčasnými požiadavkami (liší sa podľa typu GPU a veľkosti VRAM). Najlepšie pre API servery a produkčné pracovné zátžehy.
Ollama Benchmark pre jednotného užívateľa – meria rýchlosť inferencie na jednu požiadavku naraz. Najlepšie pre lokálne/osobné použitie.
IMG Benchmark generácie obrazov – meria výkon Stable Diffusion, SDXL, Flux a SD3.5 (obrázkov/min alebo s/obraz)
VIS Benchmark pre umelú vizuálnu inteligencia – meria porozumenie obrazov multimodelnými jazykovými modelmi (obrázky/min) a spracovanie dokumentov pomocou optického rozpoznávania znakov (stránky/min) pri 16–64 súčasných požiadavkách.
CPU Výkon CPU – meria operácie za sekundu na jednotlivých jadrách a viacjadrové operácie pre predspracovanie a tokenizáciu.
NVME Rýchlosť úložišť – meria rýchlosť čítania/zápisu NVMe (MB/s) pri načítavaní dátových súborov a ukladaní kontrolných bodov modelu.

📊

TAIFlops = Reálny index výkonu umelých inteligentných systémov (RTX 3090 = 100 základná referenčná hodnota)
Vypočítané z reálnych produkčných pracovných zatížení LLM, počítačového videnia a obrazových úloh pomocou geometrického priemeru.

Načítavam benchmarkové dáta...

Všetky porovnania

Prezerajte porovnania GPU po jednom:

Ak meriame výkon grafických kariet

Každá grafická karta v našom prenájmnom parku prechádza neustálym testovaním výkonnosti, aby vám poskytla transparentné reálne údaje. Na rozdiel od syntetických benchmarkov spustených v kontrolovaných laboratóriách pochádzajú naše výsledky z skutočných produkčných serverov obsluhujúcich reálne pracové náplne. Každý server automaticky hlási metriky výkonu viackrát počas svojho životného cyklu, čím vytvára komplexný súbor dát, ktorý odráža skutočné operačné schopnosti namesto ideálnych scenárov.

Naša flota grafických kariet

Naša infraštruktúra zahŕňa viaceré generácie grafických kariet pre rôzne nároky na výpočtové úlohy a rozpočet. Model RTX Pro 6000 Blackwell predstavuje našiu vlajkovú loď s obrovskou kapacitou VRAMu, ideálny na trénovanie veľkých modelov a spustenie najväčších jazykových modelov bez kvantizácie. Grafická karta RTX 5090 ponúka výnimočné výkonnostné parametre pri jednotlivej GPU so špičkovou architektúrou Ada Lovelace, vynikajúca vo vykonávaní úloh inferencie, kde je rozhodujúca čistá rýchlosť.

Pre produkčné AI úlohy zostáva A100 zlatým štandardom datacentra s tenzorovými jadrami optimalizovanými pre architektúry transformátorov a výbornou podporou viacerých instancií GPU (MIG). Grafické karty RTX 4090 a RTX 4090 Pro ponúkajú vynikajúci poměr cena/výkon, efektívne zvládajúc väčšinu úloh inferencie jazykových modelov a generácie obrázkov. Naša flotila RTX 3090 poskytuje prístup k schopnej hardvérovej infrastruktúre za rozumné peniaze, zatiaľ čo karty V100 a RTX A4000 slúžia na ľahšie úlohy a vývojové prostredie, kde má prioritu optimalizácia nákladov.

Testovanie inferencie jazykových modelov

Hodnotíme výkon jazykových modelov pomocou dvoch odlišných rámucov, ktoré odrážajú reálne vzorce ich využitia:

vLLM High-Throughput Benchmarks merajú výkon GPU pri produkčnom zaťažení s viacerými súčasnými požiadavkami. Používajúc kvantizáciu FP8 na novších architektúrách (napr. NVIDIA Ada GPU ako série 40 a neskôr) alebo bfloat16 na starších GPU pre optimálnu účinnosť, vLLM spracováva súčasne 16 až 64 paralelných požiadaviek (podľa kapacity VRAM GPU). Vaš server ostáva úplne súkromný – vysoký throughput znamená len obsluhu viacerých požiadaviek naraz, ideálne pre profesionálne chatty boty slúžiace mnohým užívateľom, systémy multiagentovej umelnej inteligencie, kde agenty komunikujú paralelným spôsobom, alebo pipeline pre hromadné spracovanie. GPU s vyšším objemom VRAM dokážu zabezpečiť väčší počet súčasných požiadavok, čo robí RTX Pro 6000 a A100 zvlášť silnými v týchto benchmarkoch.

Ollama Single-User Benchmarks meria su surovú rýchlosť inferencie pre jednu požiadavku naraz – skúsenosť, ktorú získate pri spustení lokálneho chatu alebo osobného AI asistenta. Výsledky ukazujú najrýchlejšiu možnú reakčnú dobu bez čakania v riadiku ani nadbytočných operácií s balíkmi. Ak budete vyvíjať osobného kódujúceho asistenta, spracovávať súkromné dokumenty alebo experimentovať pred rozbehnutím na väčší masštáb, benchmarky Ollamy presne ukážu, ako reaktívny bude váš GPU cítiť.

Naša sada testov zahŕňa modely od úsporných variantov s 8 miliardami parametrov, ako napríklad Llama 3.1 a Qwen3, až po náročné modely s viac než 70 miliardami parametrov, vrátane DeepSeek-R1 a GPT-OSS. Rýchlosť generácie tokenov (tokeny za sekundu) priamo ovplyvňuje rýchlosť odpovedí vašich chybotov, ako aj štruktúru spracovávania dokumentov a celkový užívateľský zážitok v aplikáciách konverzačnej umelej inteligencie.

Testovanie generácie obrazov

Benchmarky difúznych modelov pokrývajú celý spektrum od ľahkých Stable Diffusion 1.5 až po náročné Flux a SD3.5-large architektúry. Meriame obidve metriky – prienik (obrázky za minútu) pre scénáre v hromadnej sprácaní a latenciu (sekundy na obrázok) pre interaktívne aplikácie. Výsledky s označením SDXL-Turbo sú zvlášť dôležité pre reálny čas generovania, zatiaľ čo štandardné benchmarky pre SDXL a Flux reflektujú kvalitovo orientované produkčné pracové zátže.

Testovanie vizuálnej umelej inteligencie

Benchmarky v oblasti počítačového zraku hodnotia schopnosti spracovávania multimodálnych a dokumentových dát pod vysokým súčasným zaťažením (16–64 paralelných požiadaviek), aby merali reálne výkony produkčnej náplne. Používame skutočné testové dáta pre zabezpečenie presnosti:

Testovanie vizuálno-jazykového modelu: LLaVA 1.5 7B (multimodelný model s 7 miliardami parametrov) zpracúva fotografiu staršej ženy na poli kvetov so zlatým retrívrom. Model musí popísať scéru, identifikovať objekty a odpovedať na otázky týkajúce sa obsahu obrázku. Pri behu s veľkosťou balíčka 32 (32 paralelných analýz obrazov) meriame obrázkov za minútu – kritické pre aplikácie ako analýza produktových fotiek, moderácia obsahov, vizuálne systémy dotazník–odpoveď alebo automatizované štítkovanie obrázkov v masovej škále.

Zprácovanie dokumentov pomocou OCR: TrOCR-base (model na báze transforméra pre rozpoznávanie textu s 334M parametrami) skenuje historický text z Shakespearovej hry Hamlet – autentické stránky kníh zo storočia minulých so špecifickou typografiou a poškodeným papierom. Pre presné meranie výkonnosti v stránkach za minútu vytvorili sme replikované skenované stránky a vytvořili tak testový korpus o rozsahu 2 750 stránok, simulujúci reálne náročné prípady pri digitalizácii dokumentov. Pri veľkosti batche 16 (spracovaných súčasne) merame stránky za minútu pre automatizované spracovanie dokumentov, skenovanie faktúr, digitalizáciu historických archívov a pracovné procesy masového extrahovania textu. Vyšší výstupný tok znamená, že vaša grafická karta dokáže obsluhovať viac súbežných používateľov alebo rýchlejšie spracovávať väčšie množstvá dokumentových balíkov.

Výkonnostný systém

Účinnosť CPU sama o sebe nevyjadruje celú príbeh. Naše benchmarky zahŕňajú výpočetnú moc procesora (jednojadrové aj viacjadrové operácie za sekundu), ktorá ovplyvňuje predspracovanie dát, tokenizáciu a časy načítavania modelov. Rýchlosť úložišť typu NVMe určuje, ako rýchlo môžete načítať veľké súbory dát, uložité body modelu a prepínať medzi rôznymi projektami umelého intelektu. Tyto faktory sa stávajú kritickými lahvicou pri práci s masívnym trénovaním alebo obsluhovaním viacerých užívateľov naraz.

Kvalita dáta: Všetky metriky reprezentujú priemerové hodnoty z viacerých testovacích behov v rôznych časových okamihoch a stavoch systému. Výkony môžu kolísať na základe teplotných podmienok, súbežného zaťaženia a verzií ovládačov. Naša historická akumulácia údajov zaručuje stále presnejšie priemerne hodnoty s priebehom času.

Prečo sme vytvorili skóre TAIFlops pre grafické procesory

Ak sme sami ako vývojári umelých inteligencií čelia frustrujúcomu problému: ako vlastne porovnávať grafické procesory pre reálne úlohy v oblasti AI? NVIDIA publikuje teoretické hodnoty výkonnosti v TFLOPS, ale tie syntetické čísla nič nepovedia o tom, ako budú spôsobovať vaše jazykové modely alebo ak rýchle bude generovanie obrázkov. Grafická karta s 100 TFLOPS môže prekonať tú so 150 TFLOPS pri skutočných úlohách inferencie kvôli šírke pamäti, využitiu tenzorových jadier alebo softvérovým optimalizáciám.

Keď sa rozhodujete medzi grafickou kartou RTX 4090, A100 alebo RTX 5090 pre vašu produkčnú API, nezáleží vám na teoretickej vrcholnej výkonnosti pri dokonalých laboratórnych podmienkach. Potrebujete vedieť: Ktorá z týchto grafických kariet poskytne rýchlejšie vyvodzovanie pre model Llama 3.1 s 70 miliardami parametrov? Která spracuje obrazy vo formáte SDXL efektívnejšie? Ktorá lepšie zvládne úlohy spojené so zpracovaním vizuálnych údajov?

Vytvorili sme skóre TAIFlops (Skóring Trooper AI FLOPS), ktoré rieši presne tento problém. Ide o jednu číslo, ktoré reprezentuje skutočnú výkonnosť umelých inteligentných systémov v reálnom svete, meranú na pracových náročnostiach, ktoré pre vývojárov opravdu záležia:

Veľké jazykové modely – rýchlosť generovania tokenov pre chabotov, pomôcky pri kódivaní a spracovanie dokumentov
Generovanie obrázkov - ako rýchlo môžete vytvárať obrazy pomocou Stable Diffusion, SDXL a Flux
Vizionárska umelá inteligencia – Priechodnosť pri analýze obrázkov s pomocou modelov Vision-Language a skenovanie dokumentov OCR
Produkčná zátěž – Výkon pri súčasných požiadavkach, nie len v scenároch pre jednotlivých užívateľov

Na rozdiel od syntetických benchmarkov pochádza TAIFlops z reálnych produkčných serverov v našej flotile spracovávajúcich reálne úlohy umelnej inteligencie. Každý výsledok je priemerom stoviek testovacích behov na skutočnom hardvéri obsluhujúcom reálnych používateľov. Napríklad ak grafická karta dosiahne 300 TAIflopov, vykonáva približne 3× rýchlejšie ako RTX 3090 pri reálnych úlohách umelnej inteligencie.

Porovnanie výkonnosti GPU v TAIFlopoch

Skutočné skóre výkonu umelých inteligentných systémov. RTX 3090 = 100 základná referencia. Vyššie je lepšie.

Ak sa vypočítava skóre TAIFlops

Meriadlo TAIFlops využíva matematicky presný prístup navrhnutý tak, aby vám poskytlo presné a porovnateľné skóre výkonnosti. Tu je úplná metódika:

1. Referenčná základová grafická karta

Používame RTX 3090 24GB ako našu referenčnú hodnotu presne na 100 TAIFlops. Prečo práve RTX 3090? Je široko rozšírený, dobře pochopený a reprezentuje stabilné stredné výkonové parametre pre umelú inteligenciu. Jedná sa o referenčný bod „1x rýchlosť“ – všetko ostatné je k nemu relatívne škálované.

2. Zber reálnych benchmarkov

Každá grafická karta vo našom prenájmnom parku automaticky vykonáva komplexné benchmarky viackrát počas svojho životného cyklu. Zberáme:

vLLM High-Throughput – inferencia LLM s 16–64 súčasnými požiadavkami (Llama 3.1 8B/70B, Qwen3, DeepSeek-R1 atď.)
Ollama Single-User - Rýchlosť jednotlivého požiadania pre osobných AI asistenty
Generovanie obrázkov - Stable Diffusion 1.5, SDXL, SDXL-Turbo, Flux Schnell, SD3.5
Umelá vizuálna inteligencia – LLaVA 1.5 7B pre pochopenie obrázkov (obrázky/min), TrOCR-base pre optické rozpoznanie znakov (stránky/min)

Každý benchmark spustíme viac než 10-krát za účelom zabezpečenia štatistickej spoľahlivosti. Každý výsledok ukladáme do našej databázy, čím vytvárame komplexný súbor výkonnostných dát s časom.

3. Pomery výpočtového výkonu

Pre každý benchmark, kde majú dáta aj testovaná grafická karta a základná RTX 3090, vypočítame pomerný výkonový pomer:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Tento poměr reprezentuje, kolko krát rýchlejšie (alebo pomalšie) testovaná grafická karta vykonáva oproti našej základnej referenčnej karty. Poměr 1,50 znamená, že grafická karta je o 50 % rýchlejší ako RTX 3090, zatiaľ čo hodnota 0,80 označuje zníženie výkonu o 20 %.

Dôležité: Metriky typu „čím nižšie, tým lepšie“ (napr. sekúndy/zobrazenie) spracovávame inverzným spôsobom – ak grafická karta vykoná úlohu za 2,61 s/zobraz. a RTX 3090 za 5,40 s/zobraz., vypočítame pomer ako 5,40 / 2,61 = o 2,07x rýchlejšia.

4. Geometrický priemer vo všetkých benchmarcoch

Tu sa odohráva kúzlo. Nepoužívame jednoduchý priemer, pretože by to bolo štatisticky nesprávne – grafická karta, ktorá je na jednej benchmarkovej skúške 2x rýchlejšia a na druhej len 1x, nie je celkovo „1,5x rýchlejšia“. Namesto toho používame geometickej priemer:

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

Geometrický priemer správne zachytáva multiplikatívne vzťahy. Ak je GPU konzistentne 1,5x rýchlejšie vo všetkých benchmarkoch, jeho geometrický priemer bude rovnaké 1,5x. Ak je na polovicu benchmarkov 2x rýchlejšie a na druhej polovici len 1x rýchlejšie, geometrický priemer správne ukáže približne ~1,41x (a nie 1,5x ako by vyšlo z jednoduchého aritmetického priemerného).

5. Prevod na TAIFlopse

Nakonec geometrický priemer upravieme na našu základňu 100 bodov:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Ak je geometrický priemer výkonu GPU vo všetkých umelých inteligenciálnych benchmarkoch 2,02x oproti RTX 3090, dosiahne skóre 202 TAIflopov. Ak iná grafická karta má priemernú hodnotu 0,55x, dosiahne skóre 55 TAIflopov.

6. Čo robí TAIFlops presvedčivým

Skutočné produkčné dáta – Nie umelé laboratórne benchmarky, ale reálne náťažové scenáre z fungujúcich serverov
Komplexné pokrytie – zahŕňa LLM (v oboch režimoch prútokového a jednotlivého užívateľa), generovanie obrázkov a umelú vizuálnu inteligenciu
Štatistická rigoróznosť – geometrický priemer správne zachytáva pomery výkonnosti; priemernenie stoviek meraní benchmarku zabezpečuje spoľahlivosť
Automatické aktualizácie – Skóre sa zlepšujú s časom, keď zbierame viac údajov a pridávame nové typy benchmarkov
Spravodlivé porovnania - Začlenené sú len benchmarky, pre ktoré majú obidve GPU dostupné údaje. GPU s širšou pokrývkou benchmarkov prirodzene profitujú z lepšieho reprezentovania reálnych pracovných nákladov.

7. Čítanie skóre v TAIflops

TAIFlops poskytuje okamžité porovnania výkonnosti:

403 TAIFlops (RTX Pro 6000 Blackwell) = 4,03x rýchlejšie než základňa RTX 3090
207 TAIFlops (RTX 5090) = 2,07x rýchlejšie než referenčná hodnota
100 TAIFlops (RTX 3090) = Referenčná základňa
51 TAIFlops (RTX A4000) = 0,51× rýchlosť základnej referencie

Pri porovnávaní dvoch grafických kariet rozdiel ich výkonu v TAIFlops vypočítaj takto: Grafická karta s 238 TAIFlops (RTX 4090 Pro), ktorá má hodnotu 238/207 = 1,15x, je rýchlejšia ako karta s 207 TAIFlops (RTX 5090) vo všetkých umelohospodárskych úlohách.

8. Priehľadnosť a reprodukovateľnosť

Každý výsledok benchmarku, ktorý sa započítava do výpočtov TAIFlops, je viditeľný v tabuľke vyššie. Môžete si pozrieť presné hodnoty token/s, obrázkov/minútu a strán/minútu pre každú grafickú kartu (GPU) a model. Táto transparentnosť znamená, že môžete:

Overiť si môžete, že naše výpočty sú spravodlivé a presné
Zameriť sa na konkrétne benchmarky vzťahujúce sa k vašej aplikácii
Zrozumieť, prečo jeden GPU dosahuje vyššie skóre než druhý
Urobte si informované rozhodnutia na základe skutočných údajov, nie reklamných tvrdení

Záver: TAIFlops vám poskytuje jednu spoľahlivú číselnú hodnotu podloženú reálnymi produkčnými údajmi. Keď si u nás prenájmete GPU, presne vieš, aký výkon dostávate – žiadne prekvapenia, žiadne nadhodnotené marketérske číslo, len presné skutočné výkony umelých inteligencií.

Objednať GPU server Naše výhody