AI Inference Hardware Analyzer: Blackwell, Hopper & GeForce

Оценка производительности LLM

Сравнение производительности профессиональных ускорителей (H100/H200/RTX 6000 Blackwell) и потребительских сборок (RTX 4090/5090 Clusters) для больших языковых моделей. Моделирование учитывает пропускную способность памяти (Memory Bandwidth), вычислительную мощность (FLOPS) и потери на межкарточную коммуникацию (PCIe vs NVLink).

1. Настройка Сценария

Измените параметры для пересчета прогноза
Размер (Int4): ~42 GB | Требует высокой ПСП
4-bit (INT4) Оптимально

Используется INT4 для весов для вмещения больших моделей в память.

Прогноз Скорости Генерации (Tokens/sec)

Выше = Лучше. Оранжевым выделен лидер в выбранной категории.

Загрузка Памяти (VRAM)

Требуемая память для выбранной модели + KV Cache.

???? Анализ Архитектуры

Для 70B моделей в режиме одного пользователя H200 доминирует благодаря пропускной способности 4.8TB/s. Сборки из 4090 эффективны по цене, но теряют 30-40% скорости на шине PCIe при разделении модели.

2. Детальное Сравнение Оборудования

Технические характеристики и расчетные показатели для RTX 6000 Blackwell SE, H100/H200 и кластеров GeForce.

GPU / Cluster Architecture VRAM Total Memory BW Est. Price Interconnect

Инсайт: Однопользовательский режим

В режиме 1 batch (один запрос) скорость генерации (токены/сек) линейно зависит от пропускной способности памяти (Memory Bandwidth). Вычислительная мощность (FLOPS) вторична, так как GPU тратит больше времени на ожидание данных из памяти, чем на вычисления.

  • H200 (4.8 TB/s) — Абсолютный лидер, самая быстрая генерация текста.
  • RTX 5090 (Cluster) — Даже при высокой общей пропускной способности, задержки PCIe между картами снижают реальную скорость генерации одного токена.

Инсайт: Многопользовательский режим

В режиме 5 users (параллельные запросы) эффективность памяти возрастает (мы читаем веса один раз для 5 токенов). Здесь важную роль начинают играть объем памяти (VRAM) и FP16/Int8 Compute.

  • 120B Model: Требует ~70GB VRAM (Int4). H100/H200 справляются на одной карте. RTX 4090 требует 3-4 карты.
  • Cluster Scaling: При 5 пользователях задержки PCIe скрываются за вычислениями, поэтому кластеры из 4090/5090 становятся более эффективными по соотношению цена/производительность.

Инструмент оценки производительности ИИ. Все данные являются расчетными (Estimations) на основе архитектурных спецификаций.

© 2026 AI Hardware Analysis. Blackwell Specs based on preliminary architecture data.