GPU 对比

Clore.ai 上 AI 工作负载的完整 GPU 对比指南

CLORE.AI 上适用于 AI 工作负载的 GPU 完整对比。

在以下位置为你的任务找到合适的 GPU： CLORE.AI 市场.

快速推荐

你的任务

预算之选

最佳性价比

最高性能

与 AI 聊天（7B）

RTX 3060 12GB

RTX 3090 24GB

RTX 5090 32GB

与 AI 聊天（70B）

RTX 3090 24GB

RTX 5090 32GB

A100 80GB

图像生成（SD 1.5）

RTX 3060 12GB

RTX 3090 24GB

RTX 5090 32GB

图像生成（SDXL）

RTX 3090 24GB

RTX 4090 24GB

RTX 5090 32GB

图像生成（FLUX）

RTX 3090 24GB

RTX 5090 32GB

A100 80GB

视频生成

RTX 4090 24GB

RTX 5090 32GB

A100 80GB

模型训练

A100 40GB

A100 80GB

H100 80GB

消费级 GPU

NVIDIA RTX 3060 12GB

最适合： 预算型 AI、SD 1.5、小型 LLM

规格

数值

显存

12GB GDDR6

显存带宽

360 GB/s

FP16 性能

12.7 TFLOPS

Tensor Core

112（第 3 代）

TDP

170W

~每小时价格

$0.02-0.04

能力：

✅ Ollama，支持 7B 模型（Q4）
✅ Stable Diffusion 1.5（512x512）
✅ SDXL（768x768，较慢）
⚠️ FLUX schnell（需 CPU 卸载）
❌ 大模型（>13B）
❌ 视频生成

NVIDIA RTX 3070/3070 Ti 8GB

最适合： SD 1.5、轻量级任务

规格

数值

显存

8GB GDDR6X

显存带宽

448-608 GB/s

FP16 性能

20.3 TFLOPS

Tensor Core

184（第 3 代）

TDP

220-290W

~每小时价格

$0.02-0.04

能力：

✅ Ollama，支持 7B 模型（Q4）
✅ Stable Diffusion 1.5（512x512）
⚠️ SDXL（仅低分辨率）
❌ FLUX（显存不足）
❌ 超过 7B 的模型
❌ 视频生成

NVIDIA RTX 3080/3080 Ti 10-12GB

最适合： 通用 AI 任务，均衡性好

规格

数值

显存

10-12GB GDDR6X

显存带宽

760-912 GB/s

FP16 性能

29.8-34.1 TFLOPS

Tensor Core

272-320（第 3 代）

TDP

320-350W

~每小时价格

$0.04-0.06

能力：

✅ Ollama，支持 13B 模型
✅ Stable Diffusion 1.5/2.1
✅ SDXL（1024x1024）
⚠️ FLUX schnell（需卸载）
❌ 大模型（>13B）
❌ 视频生成

NVIDIA RTX 3090/3090 Ti 24GB

最适合： SDXL、13B-30B LLM、ControlNet

规格

数值

显存

24GB GDDR6X

显存带宽

936 GB/s

FP16 性能

35.6 TFLOPS

Tensor Core

328（第 3 代）

TDP

350-450W

~每小时价格

$0.05-0.08

能力：

✅ Ollama，支持 30B 模型
✅ vLLM，支持 13B 模型
✅ 所有 Stable Diffusion 模型
✅ SDXL + ControlNet
✅ FLUX schnell（1024x1024）
⚠️ FLUX dev（需卸载）
⚠️ 视频（短片段）

NVIDIA RTX 4070 Ti 12GB

最适合： 快速 SD 1.5，高效推理

规格

数值

显存

12GB GDDR6X

显存带宽

504 GB/s

FP16 性能

40.1 TFLOPS

Tensor Core

184（第 4 代）

TDP

285W

~每小时价格

$0.04-0.06

能力：

✅ Ollama，支持 7B 模型（快速）
✅ Stable Diffusion 1.5（非常快）
✅ SDXL（768x768）
⚠️ FLUX schnell（分辨率受限）
❌ 大模型（>13B）
❌ 视频生成

NVIDIA RTX 4080 16GB

最适合： SDXL 生产级、13B LLM

规格

数值

显存

16GB GDDR6X

显存带宽

717 GB/s

FP16 性能

48.7 TFLOPS

Tensor Core

304（第 4 代）

TDP

320W

~每小时价格

$0.06-0.09

能力：

✅ Ollama，支持 13B 模型（快速）
✅ vLLM，支持 7B 模型
✅ 所有 Stable Diffusion 模型
✅ SDXL + ControlNet
✅ FLUX schnell（1024x1024）
⚠️ FLUX dev（受限）
⚠️ 短视频片段

NVIDIA RTX 4090 24GB

最适合： 高端消费级性能、FLUX、视频

规格

数值

显存

24GB GDDR6X

显存带宽

1008 GB/s

FP16 性能

82.6 TFLOPS

Tensor Core

512（第 4 代）

TDP

450W

~每小时价格

$0.08-0.12

能力：

✅ Ollama，支持 30B 模型（快速）
✅ vLLM，支持 13B 模型
✅ 所有图像生成模型
✅ FLUX dev（1024x1024）
✅ 视频生成（短）
✅ AnimateDiff
⚠️ 70B 模型（仅 Q4）

NVIDIA RTX 5080 16GB （新品 — 2025 年 2 月）

最适合： 高速 SDXL/FLUX、13B-30B LLM、高性能中端

规格

数值

显存

16GB GDDR7

显存带宽

960 GB/s

FP16 性能

~80 TFLOPS

Tensor Core

336（第 5 代）

TDP

360W

~Clore.ai 每小时价格

$1.50-2.00

能力：

✅ Ollama，支持 13B 模型（快速）
✅ vLLM，支持 13B 模型
✅ 所有 Stable Diffusion 模型
✅ SDXL + ControlNet（非常快）
✅ FLUX schnell/dev（1024x1024）
✅ 短视频片段
⚠️ 30B 模型（仅 Q4）
❌ 70B 模型

NVIDIA RTX 5090 32GB （旗舰 — 2025 年 2 月）

最适合： 消费级最高性能、70B 模型、高分辨率视频生成

规格

数值

显存

32GB GDDR7

显存带宽

1792 GB/s

FP16 性能

~120 TFLOPS

Tensor Core

680（第 5 代）

TDP

575W

~Clore.ai 每小时价格

$3.00-4.00

能力：

✅ Ollama，支持 70B 模型（Q4，快速）
✅ vLLM，支持 30B 模型
✅ 所有图像生成模型
✅ FLUX dev（1536x1536）
✅ 视频生成（较长片段）
✅ AnimateDiff + ControlNet
✅ 模型训练（LoRA、小规模微调）
✅ DeepSeek-R1 32B 蒸馏版（FP16）

专业级/数据中心 GPU

Clore.ai 市场上未列出多 GPU 的 80GB 级机型。 目前列出的最大配置是 4× RTX PRO 6000 Blackwell（每张 96GB，共 380GB）以及 8–11× RTX 5090（每张 32GB）。A100 / H200 / B200 容量可按裸机需求提供。部署前请查看 GPU 价格与可用性。

NVIDIA A100 40GB

最适合： 生产级 LLM、训练、大模型

规格

数值

显存

40GB HBM2e

显存带宽

1555 GB/s

FP16 性能

77.97 TFLOPS

Tensor Core

432（第 3 代）

TDP

400W

~每小时价格

$0.15-0.20

能力：

✅ Ollama，支持 70B 模型（Q4）
✅ vLLM 生产服务
✅ 所有图像生成
✅ FLUX dev（高质量）
✅ 视频生成
✅ 模型微调
⚠️ 70B FP16（较紧张）

NVIDIA A100 80GB

最适合： 70B+ 模型、视频、生产工作负载

规格

数值

显存

80GB HBM2e

显存带宽

2039 GB/s

FP16 性能

77.97 TFLOPS

Tensor Core

432（第 3 代）

TDP

400W

~每小时价格

$0.20-0.30

能力：

✅ 支持所有最高至 70B 的 LLM（FP16）
✅ vLLM 高吞吐服务
✅ 所有图像生成
✅ 长视频生成
✅ 模型训练
✅ DeepSeek-V3（部分）
⚠️ 100B+ 模型

NVIDIA H100 80GB

最适合： 最高性能，最大模型

规格

数值

显存

80GB HBM3

显存带宽

3350 GB/s

FP16 性能

267 TFLOPS

Tensor Core

528（第 4 代）

TDP

700W

~每小时价格

$0.40-0.60

能力：

✅ 所有模型都以最高速度运行
✅ 100B+ 参数模型
✅ 多模型服务
✅ 大规模训练
✅ 实时视频生成
✅ DeepSeek-V3（671B）

性能对比

LLM 推理（tokens/秒）

GPU

Llama 3 8B

Llama 3 70B

Mixtral 8x7B

Clore.ai 美元/小时

RTX 3060 12GB

$0.02-0.04

RTX 3090 24GB

20*

$0.15-0.25

RTX 4090 24GB

15*

35*

$0.35-0.55

RTX 5080 16GB

40*

$1.50-2.00

RTX 5090 32GB

150

30*

65*

$3.00-4.00

A100 40GB

100

$0.80-1.20

A100 80GB

110

$1.20-1.80

H100 80GB

180

$2.50-3.50

*使用量化（Q4/Q8）

图像生成速度

GPU

SD 1.5（512）

SDXL（1024）

FLUX schnell

Clore.ai 美元/小时

RTX 3060 12GB

4 秒

15 秒

25 秒*

$0.02-0.04

RTX 3090 24GB

2 秒

7 秒

12 秒

$0.15-0.25

RTX 4090 24GB

1 秒

3 秒

5 秒

$0.35-0.55

RTX 5080 16GB

0.8 秒

2.5 秒

4 秒

$1.50-2.00

RTX 5090 32GB

0.6 秒

1.8 秒

3 秒

$3.00-4.00

A100 40GB

1.5 秒

4 秒

6 秒

$0.80-1.20

A100 80GB

1.5 秒

4 秒

5 秒

$1.20-1.80

*使用 CPU 卸载，分辨率较低

视频生成（5 秒片段）

GPU

SVD

Wan2.1

Hunyuan

RTX 3090 24GB

3 分钟

5 分钟*

RTX 4090 24GB

1.5 分钟

3 分钟

8 分钟*

RTX 5090 32GB

1 分钟

2 分钟

5 分钟

A100 40GB

1 分钟

2 分钟

5 分钟

A100 80GB

45 秒

1.5 分钟

3 分钟

*分辨率受限

性价比

各任务最佳价值

聊天/LLM（7B-13B 模型）：

🥇 RTX 3090 24GB - 最佳性价比
🥈 RTX 3060 12GB - 最低成本
🥉 RTX 4090 24GB - 最快

图像生成（SDXL/FLUX）：

🥇 RTX 3090 24GB - 极佳平衡
🥈 RTX 4090 24GB - 快 2 倍
🥉 A100 40GB - 生产稳定性

大模型（70B+）：

🥇 A100 40GB - 70B 的最佳性价比
🥈 A100 80GB - 全精度
🥉 RTX 4090 24GB - 预算选项（仅 Q4）

视频生成：

🥇 A100 40GB - 均衡性好
🥈 RTX 4090 24GB - 消费级选项
🥉 A100 80GB - 最长片段

模型训练：

🥇 A100 40GB - 标准选择
🥈 A100 80GB - 大模型
🥉 RTX 4090 24GB - 小模型/LoRA

多 GPU 配置

某些任务会受益于多 GPU：

配置

使用场景

总显存

2x RTX 3090

70B 推理

48GB

2x RTX 4090

快速 70B、训练

48GB

2× RTX 5090

70B FP16，快速训练

64GB

4× RTX 5090

100B+ 模型

128GB

4× A100 40GB

100B+ 模型

160GB

8x A100 80GB

DeepSeek-V3、Llama 405B

640GB

选择你的 GPU

决策流程图

你的主要任务是什么？
│
├─ 聊天/LLM
│  ├─ 模型大小？
│  │  ├─ ≤7B → RTX 3060（$0.03–0.07/小时）
│  │  ├─ 7B-30B → RTX 3090（$0.07–0.21/小时）
│  │  ├─ 30B-70B → RTX 5090 32GB 或 2× RTX 4090
│  │  └─ 70B+ → RTX PRO 6000 96GB 或 2× RTX 5090
│
├─ 图像生成
│  ├─ 模型？
│  │  ├─ SD 1.5 → RTX 3060（$0.03–0.07/小时）
│  │  ├─ SDXL → RTX 3090（$0.07–0.21/小时）
│  │  └─ FLUX → RTX 4090（$0.14–0.42/小时）
│
├─ 视频生成
│  ├─ 时长？
│  │  ├─ 短（2-5 秒）→ RTX 4090（$0.14–0.42/小时）
│  │  └─ 更长 → 2× RTX 4090 或 RTX PRO 6000
│
└─ 训练
   ├─ LoRA/小型 → RTX 4090（$0.14–0.42/小时）
   └─ 全量微调 → 2× RTX 4090 或 RTX PRO 6000

省钱技巧

使用抢占式订单 - 服务器的抢占式价格大约比按需价格低三分之一，中位数约便宜 13%
先从小规模开始 - 先在更便宜的 GPU 上测试
量化模型 - Q4/Q8 可让更大的模型占用更少显存
批量处理 - 一次处理多个请求
非高峰时段 - 可用性更好，有时价格更低

📚 另见： 2025 年 AI 训练最便宜的 10 款 GPU | AI 训练最佳 GPU——详细指南

下一步

模型兼容性矩阵 - 哪些模型可在哪些 GPU 上运行
Docker 镜像目录 - 即用型镜像
快速入门指南 - 5 分钟上手

上一页常见问题

下一页模型兼容性

最后更新于 1个月前

这有帮助吗？