2025 年用于大语言模型推理的最佳 NVIDIA 显卡
介绍
大语言模型（LLM）推理对高性能 GPU 提出了要求，这些 GPU 需要具备卓越的计算能力、高效率，并支持先进的 AI 工作负载。本文比较了 2025 年最前沿、最相关的 AI 推理显卡：RTX 5090、RTX 4090、RTX A6000、RTX A4000、Nvidia A100 和 H100。我们将根据 张量核心（Tensor Cores）、精度能力、架构 以及主要优缺点对它们的性能进行评估。.
什么是大语言模型（LLM）推理？
大语言模型（LLM）推理指的是使用已经训练好的语言模型，根据新的输入数据生成预测或输出的过程。与训练阶段不同，训练阶段需要调整模型的参数，而推理阶段则是利用已学得的参数来生成结果。该过程仍然需要大量的计算资源，尤其是在实时应用或处理大规模数据时。
选择用于大语言模型（LLM）推理的 GPU 时需要考虑的关键因素
在选择用于大语言模型（LLM）推理的 NVIDIA GPU 时，有几个关键因素需要考虑：
1. 性能: ：通常以每秒浮点运算次数 (FLOPS) 来衡量，并受 CUDA 核心、Tensor 核心和时钟速度的数量影响。
2. 内存容量：VRAM（视频RAM）的数量决定了可以有效加载和处理的模型的大小。
3. 内存带宽：更高的带宽允许 GPU 内存和处理单元之间更快地传输数据。
4. 成本：初始投资和持续运营费用是至关重要的考虑因素，特别是对于大规模部署而言。
用于 LLM 推理的顶级 NVIDIA GPU
1. NVIDIA H100
架构: Hopper
上市日期: 2023年3月
计算能力: 9.0
CUDA核心: 14,592
Tensor 核心: 456 4th Gen
显存: 40/80GB HBM2e
内存带宽: 2 TB/s
单精度性能: 51.22 TFLOPS
半精度性能: 204.9 TFLOPS
Tensor 核心性能: FP64 67 TFLOPS, TF32 989 TFLOPS, BFLOAT16 1,979 TFLOPS, FP16 1,979 TFLOPS, FP8 3, 958 TFLOPS, INT8 3,958 TOPS
NVIDIA 的 H100 凭借其 Hopper 架构、增强的内存带宽以及改进的张量核心效率，在 AI 训练领域占据主导地位。它是 GPT、Llama 等大型 AI 模型的首选，在多 GPU 服务器配置中提供无与伦比的性能。
2. NVIDIA A100
架构: Ampere
上市日期: 2020年5月
计算能力: 8.0
CUDA核心: 6,912
Tensor 核心数: 432 3rd Gen
显存: 40/80 GB HBM2e
显存: 1,935GB/s 2,039 GB/s
单精度性能: 19.5 TFLOPS
双精度性能: 9.7 TFLOPS
张量核心性能: FP64 19.5 TFLOPS, Float 32 156 TFLOPS, BFLOAT16 312 TFLOPS, FP16 312 TFLOPS, INT8 624 TOPS
Tesla A100 专为数据中心设计，在大规模 AI 训练和高性能计算（HPC）任务中表现出色。其多实例 GPU（MIG）功能可以将 GPU 分割为多个较小的实例，使其具有高度灵活性。A100 配备的 HBM2e 内存确保了无与伦比的内存带宽，非常适合训练像 GPT 系列这样的大型 AI 模型。
3. NVIDIA RTX 5090
架构: Blackwell 2.0
上市日期: 2025年1月
计算能力: 10.0
CUDA核心: 21,760
Tensor 核心: 680 5th Gen
显存: 32 GB GDDR7
内存带宽: 1.79 TB/s
单精度性能: 104.8 TFLOPS
半精度性能: 104.8 TFLOPS
Tensor核心性能: 450 TFLOPS (FP16), 900 TOPS (INT8)
备受期待的 RTX 5090 引入了 Blackwell 2.0 架构，相较于其前代产品性能大幅提升。凭借更多的 CUDA 核心和更快的 GDDR7 内存，它非常适合更高要求的 AI 工作负载。尽管在企业环境中尚未广泛采用，但其性价比使其成为研究人员和开发者的有力选择。
4. NVIDIA RTX 4090
架构: Ada Lovelace
发布日期: Oct. 2022
计算能力: 8.9
CUDA核心: 16,384
Tensor 核心数s: 512 4th Gen
显存: 24 GB GDDR6X
内存带宽: 1.01 TB/s
单精度性能: 82.6 TFLOPS
半精度性能: 165.2 TFLOPS
Tensor核心性能: 330 TFLOPS (FP16), 660 TOPS (INT8)
RTX 4090 虽然主要为游戏设计，但已证明其在 AI 任务中也具备能力，尤其适合中小规模项目。凭借 Ada Lovelace 架构和 24 GB 显存，它为开发者尝试深度学习模型提供了性价比高的选择。然而，其面向消费者的设计缺乏企业级特性，例如 ECC 内存。
6. NVIDIA RTX A4000
架构： Ampere
发布日期： 2021年4月
计算能力： 8.6
CUDA 核心： 6,144
张量核心： 192（第3代）
显存： 16 GB GDDR6
内存带宽： 448.0 GB/s
单精度性能： 19.2 TFLOPS
半精度性能： 19.2 TFLOPS
张量核心性能： 153.4 TFLOPS
NVIDIA RTX A4000 是一款面向专业工作站的高性能 GPU，在 AI 推理任务中表现出色。虽然 A4000 性能强大，但像 A100 和 A6000 这样的更新 GPU 提供更高的性能和更大的显存选项，对于超大规模 AI 推理任务可能更为适用。
5. NVIDIA RTX A6000
架构: Ampere
发布日期: 2021年4月
计算能力: 8.6
CUDA核心: 10,752
Tensor 核心: 336 3rd Gen
显存: 48 GB GDDR6
内存带宽: 768 GB/s
单精度性能: 38.7 TFLOPS
半精度性能: 77.4 TFLOPS
Tensor核心性能: 312 TFLOPS (FP16)
RTX A6000 是工作站级别的性能利器。其 48 GB 大显存和 ECC 支持，使其非常适合训练大型模型。尽管其 Ampere 架构相比 Ada 和 Blackwell 较为老旧，但它仍然是需要在生产环境中追求稳定性和可靠性的专业人士的首选。
技术参数
| NVIDIA H100 | NVIDIA A100 | RTX 4090 | RTX 5090 | RTX A6000 | RTX A4000 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 架构 | Hopper | Ampere | Ada Lovelace | Blackwell 2.0 | Ampere | Ampere |
| 发布日期 | 2023年3月 | 2020年5月 | 2022年10月 | 2025年1月 | 2021年4月 | 2021年4月 |
| CUDA 核心 | 14,592 | 6,912 | 16,384 | 21,760 | 10,752 | 6,144 |
| 张量核心 | 456，第4代 | 432，第3代 | 512，第4代 | 680，第5代 | 336，第3代 | 192，第3代 |
| FP16 TFLOPs | 204.9 | 78 | 82.6 | 104.8 | 38.7 | 19.2 |
| FP32 TFLOPs | 51.2 | 19.5 | 82.6 | 104.8 | 38.7 | 19.2 |
| FP64 TFLOPs | 25.6 | 9.7 | 1.3 | 1.6 | 1.2 | 0.6 |
| 计算能力 | 9.0 | 8.0 | 8.9 | 10.0 | 8.6 | 8.6 |
| 像素填充率 | 42.12 GPixel/s | 225.6 GPixel/s | 483.8 GPixel/s | 462.1 GPixel/s | 201.6 GPixel/s | 149.8 GPixel/s |
| 纹理填充率 | 800.3 GTexel/s | 609.1 GTexel/s | 1,290 GTexel/s | 1,637 GTexel/s | 604.8 GTexel/s | 299.5 GTexel/s |
| 显存 | 80GB HBM3 | 40/80GB HBM2e | 24GB GDDR6X | 32GB GDDR7 | 48GB GDDR6 | 16GB GDDR6 |
| 内存带宽 | 2.04 TB/s | 1.6 TB/s | 1 TB/s | 1.79 TB/s | 768 GB/s | 448 GB/s |
| 互连 | NVLink | NVLink | 不适用 | NVLink | NVLink | NVLink |
| TDP 功耗 | 350W | 250W/400W | 450W | 300W | 250W | 140W |
| 晶体管数量 | 800亿 | 542亿 | 760亿 | 542亿 | 542亿 | 174亿 |
| 制造工艺 | 5nm | 7nm | 4nm | 7nm | 7nm | 8nm |
来自 RunPod 的大型语言模型 (LLM) 基准测试
结论
在 2025 年选择适合 AI 推理的 GPU 取决于你的工作负载和预算。RTX 5090 以最先进的性能领先，但价格较高。对于高端企业应用，Tesla A100 和 RTX A6000 仍然是可靠的选择。同时，RTX A4000 在性价比和性能之间取得了平衡，适合中小规模任务。了解你的具体需求将帮助你找到最适合 AI 推理的 GPU。
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- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
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- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
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