GPU والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي
قارن كروت الشاشة الأفضل لتدريب وتشغيل نماذج AI.
| الكرت | العلامة | VRAM | CUDA / Cores | Tensor Cores | الطاقة | الأداء | السعر تقريباً |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 80GB | NVIDIA | 80GB HBM3 | 16,896 | 528 (Gen 4) | 700W | 10/10 | ~30,000$ |
| NVIDIA A100 80GB | NVIDIA | 80GB HBM2e | 6,912 | 432 (Gen 3) | 400W | 9/10 | ~10,000$ |
| NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA | 32GB GDDR7 | 21,760 | 680 (Gen 5) | 575W | 10/10 | ~2,000$ |
| NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA | 24GB GDDR6X | 16,384 | 512 (Gen 4) | 450W | 9/10 | ~1,800$ |
| NVIDIA RTX 4080 Super | NVIDIA | 16GB GDDR6X | 10,240 | 320 | 320W | 7/10 | ~1,000$ |
| NVIDIA RTX 4070 Ti Super | NVIDIA | 16GB GDDR6X | 8,448 | 264 | 285W | 6/10 | ~800$ |
| NVIDIA RTX 3090 | NVIDIA | 24GB GDDR6X | 10,496 | 328 (Gen 3) | 350W | 7/10 | ~900$ مستعمل |
| AMD Instinct MI300X | AMD | 192GB HBM3 | — | — | 750W | 10/10 | ~15,000$ |
| AMD RX 7900 XTX | AMD | 24GB GDDR6 | — | — | 355W | 6/10 | ~900$ |
| Intel Gaudi 3 | Intel | 128GB HBM2e | — | — | 900W | 9/10 | ~15,000$ |
| Intel Arc B580 | Intel | 12GB GDDR6 | — | — | 190W | 4/10 | ~250$ |
أفضل GPU لكل استخدام
تشغيل LLMs محلياً
- NVIDIA RTX 4090NVIDIA
- NVIDIA RTX 5090NVIDIA
- NVIDIA RTX 3090NVIDIA
- AMD Instinct MI300XAMD
Stable Diffusion / توليد الصور
- NVIDIA RTX 4090NVIDIA
- NVIDIA RTX 4080 SuperNVIDIA
- NVIDIA RTX 5090NVIDIA
- AMD RX 7900 XTXAMD
Video AI
- NVIDIA RTX 5090NVIDIA
- NVIDIA RTX 4090NVIDIA
- NVIDIA H100 80GBNVIDIA
Enterprise / مراكز بيانات
- NVIDIA H100 80GBNVIDIA
- NVIDIA A100 80GBNVIDIA
- AMD Instinct MI300XAMD
- Intel Gaudi 3Intel
Local AI (مبتدئ)
- NVIDIA RTX 4070 Ti SuperNVIDIA
- Intel Arc B580Intel
- AMD RX 7900 XTXAMD
السيرفرات ومحطات العمل
للمؤسسات التي تحتاج تدريب نماذج كبيرة، يُنصح بسيرفرات DGX H100 من NVIDIA أو منصات MI300X من AMD، مع إمكانية البناء عبر سيرفرات Supermicro أو Dell PowerEdge التي تدعم 4-8 كروت GPU. لمحطات العمل المحلية للمطورين، استخدم Threadripper/Xeon + RTX 4090/5090 مع ذاكرة 128GB+ للحصول على تجربة متكاملة لتشغيل النماذج كبيرة الحجم محلياً.