以下表格,將重點放在影片生成、圖像生成和 LoRA 訓練性能上進行比較:
顯卡 | 架構 | CUDA 核心 | Tensor 核心 | 記憶體 | 記憶體頻寬 | FP32 性能 | TDP | 適合任務 |
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RTX 5090 | Blackwell | 21,760 | 第五代(3352 AI TOPS) | 32GB GDDR7 | 1.8 TB/s | 280 TFLOPS | 575W | 短時高負載影片生成、圖像生成(中大型模型) |
L40s | Ada Lovelace | 18,176 | 568 | 48GB GDDR6 | 864 GB/s | 91.61 TFLOPS | 350W | 長時間運行穩定,適合大規模圖像生成與 LoRA 訓練 |
RTX 6000 Ada | Ada Lovelace | 18,176 | 568 | 48GB GDDR6 | 960 GB/s | 91.1 TFLOPS | 300W | 高效數據訪問任務,適合大型模型生成與訓練 |
L40 | Ada Lovelace | 18,176 | 568 | 48GB GDDR6 | 864 GB/s | 90.52 TFLOPS | 300W | 穩定運行任務,性價比較高,適合圖像生成與 LoRA 訓練 |
RTX 4090 | Ada Lovelace | 16,384 | 第四代(1321 AI TOPS) | 24GB GDDR6X | 1,008 GB/s | 83 TFLOPS | 450W | 高效能個人開發,適合中小型圖像生成與 LoRA 訓練 |
RTX A6000 | Ampere | 10,752 | 336 | 48GB GDDR6 | 768 GB/s | 38.7 TFLOPS | 300W | 適合中等規模圖像生成與 LoRA 訓練,成本較低 |
RTX 4000 Ada | Ada Lovelace | 6,144 | 192 | 20GB GDDR6 | 360 GB/s | 26.7 TFLOPS | 130W | 入門級需求,適合小型生成任務與基礎 LoRA 訓練 |
優勢:超高的 FP32 性能(280 TFLOPS) 和最新架構,使其在短時高負載的影片與圖像生成中無可匹敵。
限制:32GB 記憶體容量在處理超大型模型時可能成為瓶頸,適合中大型生成任務。
優勢:48GB 記憶體與穩定性讓其在長時間運行中表現優異,尤其適合大規模圖像生成與 LoRA 訓練。
限制:FP32 性能不如 RTX 5090,但整體表現均衡。
優勢:最高的記憶體頻寬(960 GB/s),適合高頻數據讀取的深度學習訓練與生成任務。
限制:與 L40s 相比,時脈略低。
優勢:性價比高,性能接近 RTX 6000 Ada,適合需要穩定運行的生成任務。
限制:FP32 性能稍低,對於高性能需求的任務略顯不足。
優勢:48GB 記憶體能滿足大多數中等規模生成與訓練需求,且成本較低。
限制:架構較舊,Tensor 核心數量和 FP32 性能落後。
優勢:功耗最低(130W),適合入門級或能效敏感的需求。
限制:記憶體容量和 FP32 性能限制了其在高負載任務中的應用。
如果任務需要極致性能(如影片生成或中大型圖像生成),選擇 RTX 5090。
如果目標是穩定運行(如長時間 LoRA 訓練或大型模型生成),選擇 L40s 或 RTX 6000 Ada。
預算有限的情況下,L40 是性價比最佳的選擇。