最新AI運算加速GPU顯示卡硬體規格價格比較表選擇指南
NVIDIA GPU 記憶體 Tensor 核心 CUDA 核心 電源 新台幣價格
H100-NVL-94G 94 GB ECC 456 14592 400W 120萬
L40S-48G 48 GB ECC 568 18176 350W 40萬
RTX-6000ADA-48G 48 GB ECC 568 18176 300W 29萬9千
RTX-5000ADA-32G 32GB ECC 400 12800 250W 17萬9千
RTX-4500ADA-24G 24GB ECC 240 7680 210W 10萬5千
RTX-4000ADA-20G 20 GB ECC 192 6144 130W 5萬8千
RTX-4000SFFADA-20G 20 GB ECC 192 6144 70W 5萬8千
RTX-5090-32G 32 GB 512 16384 600W 8萬9千
RTX-5080-16G 16 GB 336 10752 360W 4萬9千
RTX-5070TI-16G 16 GB 280 8960 300W 3萬5千

NVIDIA GPU FP64 FP32 FP16 寬度 散熱
H100-NVL-94G 31.04 62.08 248.3 2 被動無風扇
L40S-48G 1.431 91.61 91.61 2 被動無風扇
RTX-6000ADA-48G 1.44 92.15 92.15 2 Turbo 風扇
RTX-5000ADA-32G 1 65.3 65.3 2 Turbo 風扇
RTX-4500ADA-24G 0.6192 39.63 39.63 2 Turbo 風扇
RTX-4000ADA-20G 0.4176 26.73 26.73 2 Turbo 風扇
RTX-4000SFFADA-20G 0.3 19.2 19.2 2(半高) Turbo 風扇
RTX-5090-32G 1.637 104.8 104.8 3 或 4 3 風扇
RTX-5080-16G 0.8793 56.28 56.28 3 3 風扇
RTX-5070TI-16G 0.6866 43.94 43.94 3 3 風扇

AI 運算主要會用到 Tensor 核心, Tensor 核心越多, AI 運算速度越快。

一般 AI 運算主要是用 FP16 半精度或是 BF16。

Tesla 系列顯示卡的優勢在於 FP64 雙精度浮點數,特別適用於天文物理模擬及有限元素法模擬。

由於 AI 訓練所需的記憶體越來越大,建議購買記憶體 32GB 以上的顯示卡為宜。

建議選擇優先順序:

1. 記憶體越大越好

2. Tensor 核心越多越好

3. 寬度越薄越好,佔用插槽數越少越好。

不常用於 AI 運算的 GPU 顯示卡沒有收錄到此常用比較表。

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