(5月最新)AI顯卡推薦排行|新手入坑機器學習、Stable diffusion、圖片生成、影片生成、大數據分析、工程師必備

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AI工具演化超級快,工具眾多競爭激烈,對於電腦的負擔也越來越大,小編今天會從不同領域的AI應用來分析AI顯卡推薦排行,同時提供各種顯示卡實驗數據對比表格。

AI顯示卡|品牌差異

NVIDIA 輝達 AI顯卡

AI領域上,英偉達顯示卡憑藉CUDA技術,在處理速度和效率上是遠遠超過AMD的。 以AI繪畫工具DeepArt和AI語言學習軟體Descript為例,它們大量依賴CUDA核心,提供無與倫比的運算能力。 在專業軟體,如3D建模軟體犀牛等方面,英偉達顯示卡展現出更強的渲染能力。 在處理大型的場景渲染時,英偉達顯示卡能顯著減少渲染時間,提高工作效率。

CUDA技術是什麼?

CUDA,全稱為Compute Unified Device Architecture(統一計算架構),是由NVIDIA開發的一種平行運算平台和編程模型。它允許開發者使用NVIDIA的GPU來進行高效能的通用計算。簡單來說,CUDA技術讓原本主要用於圖形處理的GPU,也能夠處理其他複雜的計算任務,如科學計算和深度學習等。

CUDA提供了一套擴展的C語言編程接口,讓開發者能夠在GPU上實現平行處理。這意味著可以將數據密集型的計算任務分配到數千個平行處理核心上,從而大幅提升計算速度和效率。

此外,CUDA技術還支援多種編程語言和API,包括C++、Fortran、Python等,使其應用範圍更廣,並且能夠更容易地整合到各種不同的軟體和應用中。這使得CUDA成為了一個強大的工具,特別是在需要大量計算資源的領域中。

AMD 超威 AI顯卡

AMD顯示卡以其高性價比著稱,同價位的AMD顯示卡常提供比英偉達更好的性能表現。 在控制能耗方面,AMD顯示卡也是獨佔優勢的,相較於競品顯示卡能更有效的可控制能耗。 AMD也不斷推出創新技術,如RDNA架構,提升了其顯示卡的新能和效率,同時保持了競爭力的定價。

RDNA架構是什麼?

AMD的RDNA架構是一種高效能GPU微架構,專為提升遊戲和計算應用的效能而設計。RDNA代表Radeon DNA,它代表了AMD在圖形處理技術上的一個重大進步。

小編整理了此架構的四個特點,可以更清楚知道差異:

1.高效能遊戲體驗:RDNA架構旨在提供高效能的遊戲體驗,包括更快的處理速度和更高的畫面更新率。
2.光線追蹤技術:從RDNA(二代)開始,架構支援光線追蹤,這是一種能夠產生逼真光影效果的技術。
3.能效改善:RDNA架構在每瓦效能上有所提升,意味著相同的能量消耗可以達到更高的性能。
4.AI加速器:RDNA(三代)架構引入了AI加速器,進一步提升了處理效能,特別是在機器學習和人工智能應用中。

AI顯示卡|綜合排行表格 數據比較

  • Inference Score: 這個分數反映了顯卡在推論階段的性能。推論是指使用已經訓練好的模型來進行數據分析和預測的過程。例如,在圖像識別、語音識別或其他AI應用中,模型會根據學習到的資料來處理新的輸入數據並給出結果。一個高的Inference Score意味著顯卡在這些任務上能夠更快地處理數據,並且更有效率。
  • Training Score: 而訓練分數則是指顯卡在訓練階段的性能。訓練是機器學習模型學習和改進的過程,通過大量數據來調整模型參數,使其能夠準確地進行預測。這個過程通常需要大量的計算資源和時間。一個高的Training Score表示顯卡在進行模型訓練時更加強大和高效。

👇 下方表格可以往右滑,看更多數據比較

wdt_ID wdt_created_by wdt_created_at wdt_last_edited_by wdt_last_edited_at 顯卡型號 AI綜合評分 Inference Training TF Version 核心 頻率GHz GPU加速 平台 RAM GB
1 Tesla V100 SXM2 32Gb 35791 17761 18030 2.1.0 5120 (CUDA) 1.29 / 1.53 CUDA 10.1 Debian 10 32
2 Tesla V100 PCIE 32Gb 34394 16530 17865 2.1.0 5120 (CUDA) 1.23 / 1.38 CUDA 10.1 Debian 10 32
3 Tesla V100 PCIE 16Gb 34347 16511 17837 2.1.0 5120 (CUDA) 1.25 / 1.38 CUDA 10.1 Red Hat 7.5 16
4 Tesla V100 SXM2 16Gb 35086 17251 17836 2.1.0 5120 (CUDA) 1.31 / 1.53 CUDA 10.1 Red Hat 7.5 16
5 NVIDIA TITAN RTX 33339 16084 17255 2.1.0 4608 (CUDA) 1.35 / 1.77 CUDA 10.1 Ubuntu 18.04 24
6 NVIDIA TITAN V 33406 16192 17215 2.1.0 5120 (CUDA) 1.20 / 1.46 CUDA 10.1 Ubuntu 18.04 12
7 NVIDIA Quadro GV100 33880 16748 17132 1.14.0 5120 (CUDA) 1.13 / 1.63 CUDA 10 Debian 10 32
8 GeForce RTX 2080 Ti 32870 16042 16828 2.1.0 4352 (CUDA) 1.35 / 1.55 CUDA 10 Debian 10 11
9 NVIDIA Quadro RTX 8000 27651 13014 14637 2.1.0 4608 (CUDA) 1.40 / 1.77 CUDA 10.1 Debian 10 48
10 NVIDIA Quadro GP100 25700 12264 13436 2.0.0 3584 (CUDA) 1.30 / 1.44 CUDA 10 Red Hat 7.4 16
11 NVIDIA TITAN Xp 24870 11948 12922 2.1.0 3840 (CUDA) 1.41 / 1.58 CUDA 10.2 Debian 10 12
12 GeForce RTX 2080 SUPER 24247 11513 12734 2.1.0 3072 (CUDA) 1.65 / 1.82 CUDA 10.1 Windows 10 8
13 GeForce RTX 2070 SUPER 24182 11472 12710 2.1.0 2560 (CUDA) 1.61 / 1.77 CUDA 10.2 Ubuntu 18.04 8
14 GeForce RTX 2080 23827 11242 12586 2.1.0 2944 (CUDA) 1.52 / 1.71 CUDA 10.2 Ubuntu 18.04 8
15 GeForce GTX 1080 Ti 24386 11914 12473 2.1.0 3584 (CUDA) 1.58 / 1.60 CUDA 10.2 Debian 10 11
16 NVIDIA Tesla P100 22466 10662 11804 2.1.0 3584 (CUDA) 1.19 / 1.33 CUDA 10 Ubuntu 18.04 16
17 NVIDIA Quadro RTX 5000 22366 10721 11646 2.0.0 3072 (CUDA) 1.62 / 1.82 CUDA 10.1 Windows 10 16
18 GeForce RTX 2070 20723 9726 10997 2.1.0 2304 (CUDA) 1.41 / 1.62 CUDA 10.1 Debian 10 8
19 NVIDIA Quadro P6000 21674 10927 10747 1.14.0 3840 (CUDA) 1.51 / 1.65 CUDA 10 Debian 10 24
20 NVIDIA TITAN X Pascal 20089 9714 10375 2.1.0 3584 (CUDA) 1.42 / 1.53 CUDA 10.1 Windows 10 12
21 GeForce RTX 2060 SUPER 19944 9599 10345 2.1.0 2176 (CUDA) 1.47 / 1.65 CUDA 10 Ubuntu 18.04 8
22 NVIDIA Quadro RTX 4000 19066 9003 10063 2.0.0 2304 (CUDA) 1.01 / 1.55 CUDA 10.1 Windows 10 8
23 NVIDIA TITAN Xp CE 20103 10663 9440 1.12.0 3840 (CUDA) 1.41 / 1.58 CUDA 9 Debian 9.9 12
24 GeForce RTX 2060 18392 8973 9419 2.1.0 1920 (CUDA) 1.37 / 1.68 CUDA 10.1 Debian 10 6
25 GeForce RTX 2070 SUPER Laptop 17412 8133 9278 2.1.0 2560 (CUDA) 1.14 / 1.38 CUDA 10.2 Windows 10 8
26 GeForce RTX 2080 Max-Q 17210 8240 8970 2.1.0 2944 (CUDA) 0.76 / 1.10 CUDA 10.2 Windows 10 8
27 GeForce GTX 1080 17383 8439 8944 2.1.0 2560 (CUDA) 1.61 / 1.73 CUDA 10 Ubuntu 18.04 8
28 GeForce GTX 1080 Laptop 17134 8321 8813 2.1.0 2560 (CUDA) 1.56 / 1.77 CUDA 10 Debian 9.9 8
29 NVIDIA Tesla P40 18006 9221 8785 1.14.0 3840 (CUDA) 1.30 / 1.53 CUDA 10 Ubuntu 18.04 24
30 GeForce RTX 2070 Max-Q 16479 7899 8580 2.1.0 2304 (CUDA) 0.89 / 1.19 CUDA 10.2 Windows 10 8
31 NVIDIA Quadro RTX 5000 Max-Q 16243 7761 8482 2.1.0 3072 (CUDA) 0.60 / 1.35 CUDA 10 Windows 10 16
32 GeForce GTX 1070 Ti 15865 7555 8310 2.1.0 2432 (CUDA) 1.61 / 1.68 CUDA 10.1 Ubuntu 18.04 8
33 NVIDIA Quadro P5000 16238 7937 8301 2.0.0 2560 (CUDA) 1.61 / 1.73 CUDA 10.1 Windows 10 16
34 GeForce GTX 980 Ti 16038 7782 8256 2.1.0 2816 (CUDA) 1.00 / 1.08 CUDA 10.2 CentOS 7.7 6
35 GeForce GTX TITAN X 15351 7443 7908 2.1.0 3072 (CUDA) 1.00 / 1.09 CUDA 10 Debian 10 12
36 GeForce RTX 2070 Laptop 14925 7058 7867 2.1.0 2304 (CUDA) 1.22 / 1.44 CUDA 10.1 Windows 10 8
37 GeForce RTX 2060 Laptop 14924 7151 7774 2.1.0 1920 (CUDA) 0.96 / 1.20 CUDA 10.2 Windows 10 6
38 GeForce GTX 1070 14830 7084 7745 2.1.0 1920 (CUDA) 1.51 / 1.68 CUDA 10.1 Ubuntu 18.04 8
39 NVIDIA Tesla T4 14558 6923 7635 2.1.0 2560 (CUDA) 0.59 / 1.59 CUDA 10 Ubuntu 18.04 16
40 GeForce GTX 1660 Ti Laptop 14183 6713 7470 2.0.0 1536 (CUDA) 1.45 / 1.59 CUDA 10 Ubuntu 18.04 6
41 GeForce GTX 1070 Max-Q 13764 6491 7273