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NVIDIA再次凭借其RTX 50 GPU系列的发布，再次让科技界为之沸腾。2024年，随着算法的不断突破，特别是大型语言模型几乎每周都在创造新的里程碑，但尖端硬件的重要性不言而喻。这些硬件创新是推动我们突破限制、充分发挥这些先进模型潜力的坚实基础。
在这篇文章里，我们将带你深入了解NVIDIA显卡的世界，帮助你找到最适合你的那款显卡。无论你是游戏玩家、创作者还是AI爱好者，我们将分析关键特性、性能指标和成本考量，为你提供投资建议。
但是在此之前，你必须（我想）NVIDIA不是唯一提供GPU的公司。
要问有哪些顶级的GPU品牌？- NVIDIA：在游戏、AI、数据中心和专业图形领域的GPU制造商，以其CUDA、Tensor Core和DLSS技术闻名。
- AMD：在游戏和数据中心GPU领域与Radeon和Instinct系列竞争，以高性价比著称。
- Intel：扩展到独立GPU市场，推出Arc系列，并在数据中心GPU方面推出Ponte Vecchio。
- Qualcomm：在移动GPU领域占据主导地位，Adreno技术支持Snapdragon芯片，适用于智能手机和AI。
- Apple：为iPhone、iPad和Mac设计定制GPU，优化性能和效率。
今天，我们将在这篇文章中聊聊NVIDIA发布的几款重要的GPU系列，以及你应该选哪一款吧。
我们将讨论不同的NVIDIA GPU家族，然后将从成本、性能、特定于GenAI等方面对它们进行直接较量等 1. GeForce RTX 系列（最热门）为什么我们只讨论 NVIDIA？与其他公司的显卡相比，NVIDIA 的显卡更适用于各种应用场景，更常用。
主要面向: 玩家们、创作者们和对AI感兴趣的朋友们。
2. NVIDIA RTX 专业系列（最适合视觉工作的显卡）光线追踪： 实时逼真的光照和反射。
DLSS（深度学习超级采样）： 由AI驱动的超分辨率技术，提升性能和画质。
张量核心： 加速AI处理和深度学习任务。
CUDA核心： 高性能并行计算。
例如： RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070 Ti。你新买的笔记本电脑很可能装有这种显卡。
适合从事人工智能、设计和工程的专业人士。
3. NVIDIA A 系列认证驱动: 优化了 CAD、3D 渲染和 AI。
高内存容量: 最高可达 48 GB GDDR6。
光线追踪和张量核心: 提升了渲染和 AI 的性能。
NVLink 支持: 支持多 GPU 扩展。
示例: RTX A6000, RTX A5000。
目标用户: 数据中心和企业。
4. NVIDIA H系列（比如H100）张量核心技术: 优化了AI和深度学习。
高内存带宽: 最高可达80GB HBM2e，带宽达2TB/s。
MIG（多实例GPU): 高效利用资源。
FP16/FP32精度: 支持混合精度AI训练。
例子: A100, A800.
主要面向：企业及超大规模的人工智能工作负载
5. NVIDIA Blackwell系列（最新款）Transformer Engine: 专为大规模语言模型（LLM）优化。
FP8精度: 提升AI性能，减少内存使用。
高内存容量: 80GB HBM3，带宽达3.35TB/s。
第4代张量核心: AI性能提升3倍。
示例: H100.
我们的目标观众是: 游戏玩家、创作者和AI开发者们。
6. NVIDIA Jetson 系列产品DLSS 4: 由 AI 驅動的多幀渲染技術。
FP4 精度: 适用于生成式 AI 模型的高效精度。
NVIDIA NIM 微服務: 預打包的 AI 模型解決方案。
高 AI 性能: 最高可達 3,352 TOPS 的高 AI 計算性能。
示例產品: RTX 5090, RTX 5080。
目标受众: 边缘AI技术、嵌入式系统和机器人。
7 NVIDIA DGX 系统紧凑型设计: 系统模块（SoM）设计用于嵌入式使用。
AI 加速器: 用于边缘计算的张量核心。
低功耗: 非常适合 IoT 和机器人应用。
例如: Jetson Orin, Jetson Xavier.
目标受众：企业AI领域的研究人员或相关领域。
8. NVIDIA T 系列（比如 T4）集成AI平台 ：整合了多个GPU（例如A100、H100）并配有优化的软件。
高性能 ：旨在进行大规模AI模型的训练和推理。
NVIDIA AI Enterprise套件 ：预配置的AI工具和框架。
例如 ：DGX H100，DGX A100。
目标人群：数据中心和边缘计算技术。
你需要买哪种GPU比较好？低能耗：优化了节能的AI推理任务。
张量核心加速器：加速AI任务处理。
多种外形设计：适合用于服务器和边缘设备。
这可能取决于很多因素，尤其是价格，你可能负担不起最贵的那些。
1. 花费2. 表现.GeForce RTX 系列: 中端至中高端（500–1,999 美元）
RTX 专业系列: 高端（2,000–6,000 美元）
A 系列: 高端系列（10,000–15,000 美元）
H 系列: 极其高端（约 30,000 美元）
Blackwell 系列: 高端至中高端（999–1,999 美元）
T 系列: 中端（1,000–2,000 美元）
Jetson 系列: 入门级至中端（20–2,000 美元）
DGX 系统: 极其高端（200,000 美元以上）
兼容性GeForce RTX 系列: 高性能游戏及入门到中级AI任务的绝佳选择。
RTX 专业系列: 适合专业工作流程及中型规模AI任务的优秀选择。
A 系列: 高端系列，专为大规模AI训练和推理设计。
H 系列: 领先系列，专为大规模AI模型及企业级工作负载设计。
Blackwell 系列: 高端系列，专为GenAI和实时渲染打造。
T 系列: 优化用于AI推理和边缘计算的高效选择。
Jetson 系列: 高效用于边缘AI和机器人技术的系列。
DGX 系统: 为企业AI和研究提供顶尖性能的系统。
4. 移动设备.GeForce RTX 系列： 游戏 PC、工作站、AI 框架
RTX 专业系列： 适用于经过认证的专业软件和 AI 工具
A 系列： 为数据中心和企业 AI 框架进行了优化
H 系列： 专为超大规模 AI 和企业基础设施设计
Blackwell 系列： 游戏和 AI 开发的平台
T 系列： 适用于服务器和边缘计算设备
Jetson 系列： 嵌入式系统和边缘 AI 技术
DGX 系统： 全面集成 NVIDIA 的 AI 生态系统
5. 运行超大规模LLM（超过1000亿参数）GeForce RTX 系列、RTX 专业系列、A 系列、H 系列、Blackwell 系列、DGX 系统： 不适合用于移动设备
T 系列： 适合边缘设备但不适合移动设备
Jetson 系列： 适合移动机器人和边缘端 AI
6. 适用于小型LLM（<100亿参数的模型）GeForce RTX 系列: 有限（最多 24 GB）
RTX 专业系列: 更好但仍有局限性（最多 48 GB）
A 系列: 优秀（最多 80 GB HBM2e）
H 系列: 业界最佳（最多 80 GB HBM3，FP8 精度）
Blackwell 系列: 高性能（最多 32 GB GDDR7）
T 系列、Jetson 系列: 不适合大规模语言模型
DGX 系统: 非常理想（多个 A100/H100 GPU）
8 企业最佳选择GeForce RTX 系列: 非常出色（例如：RTX 4090）
RTX 专业系列: 适合小型 LLM 和工作流程需求
A 系列、H 系列: 性能过剩但效率极高（例如：A 系列、H 系列）
Blackwell 系列: 适合小型 LLM 和生成 AI 任务的执行
T 系列: 适合小型 LLM 推理
Jetson 系列: 性能有限但适合边缘 AI 推理任务
DGX 系统: 对小型 LLM 来说有些过剩
9. 单人最佳选择A系列： 大规模AI训练和推理
H系列： 前沿的AI和超大规模工作负载
DGX系统： 为企业研究和开发提供的完整集成AI平台
RTX专业系列： 适用于专业工作流程和中等规模的AI
GeForce RTX 系列: 游戏玩家、创作者和 AI 爱好者
Blackwell 系列: 高端个人 AI 用户
Jetson 系列: 热衷于边缘 AI 和机器人技术的业余爱好者
T 系列: 专注于 AI 推理的个人用户
一个建议是，如果你可以接受一些推理延迟，最好买一个更便宜的GPU，从而降低延迟。另外，有说法是HunYuan视频或DeepSeek-v3可能需要大量的GPU内存。购买昂贵的GPU并不是最佳选择。数量比质量更重要，因此建议多买几个便宜的GPU。
就这样，搞定啦！
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