大模型布署如何选择GPU资源？

当前主流GPU型号及其显存大小（显存“大小”）的详细分类汇总，结合消费级、专业工作站级及数据中心级三大应用场景，数据综合自行业常用型号及最新产品信息（截至2025年6月）：

主要用于游戏娱乐、视频剪辑、轻量AI学习等场景。

GPU型号	显存大小	显存类型	核心架构	典型应用场景	参考价（美元）
RTX 4090	24 GB	GDDR6X	Ada Lovelace	4K游戏、AI绘图、轻量模型训练	1,599–2,000
RTX 4080 Ti	20 GB	GDDR6X	Ada Lovelace	高帧率2K/4K游戏、视频渲染	1,199
RTX 4070 Ti	12–16 GB	GDDR6X	Ada Lovelace	1440p游戏、直播推流	799–899
RTX 4060	8–12 GB	GDDR6	Ada Lovelace	1080p游戏、入门AI	299–399
RX 7900 XT	20 GB	GDDR6	RDNA 3	竞品4K游戏、多屏创作	899–1,099
Arc A770	16 GB	GDDR6	Xe-HPG	性价比游戏、编解码加速	349

注：消费级显卡显存多为GDDR6/GDDR6X，容量在8–24GB之间，适合单机任务，不支持多卡互联或ECC纠错。

面向工业建模、影视特效、中小规模AI训练等专业场景。

GPU型号	显存大小	显存类型	架构	核心特点
RTX 6000 Ada	48 GB	GDDR6 ECC	Ada Lovelace	顶级渲染、支持vGPU分片
RTX 5000 Ada	32 GB	GDDR6 ECC	Ada Lovelace	8K视频编辑、光线追踪预览
RTX 4500 Ada	24 GB	GDDR6 ECC	Ada Lovelace	CAD/CAM/医疗影像
RTX A6000	48 GB	GDDR6 ECC	Ampere	科学计算、传统渲染主力
RTX A5500	24 GB	GDDR6 ECC	Ampere	虚拟现实、多屏输出工作站

特点：专业卡普遍配备 ECC纠错显存，容量24–48GB，支持NVLink扩展（如A6000双卡可达96GB）。

专为千亿参数大模型训练、超算中心等高强度任务优化。

GPU型号	显存大小	显存类型	互联技术	AI算力（FP16）	典型用途
H100 NVL	188 GB	HBM3	NVLink 4.0	≈8,000 TFLOPS	GPT-5级别大模型训练
H100 SXM	80 GB	HBM3	NVLink 900GB/s	≈2,000 TFLOPS	超算集群、AI云服务
A100 80GB	80 GB	HBM2e	NVLink 600GB/s	≈312 TFLOPS	主流大模型训练
H800	80 GB	HBM3	受限NVLink	≈1,979 TFLOPS	中国市场合规版训练集群
L40S	48 GB	GDDR6 ECC	PCIe 4.0	≈362 TFLOPS	企业AI推理、云渲染
T4	16 GB	GDDR6	PCIe 3.0	≈65 TFLOPS	高密度推理、边缘计算

关键区别：

支持多卡NVLink互联，显存可聚合（如双H100 NVL = 376GB）；
支持FP8/TF32等AI优化精度及MIG虚拟化分片。

指标	V100	A100	H100	消费级（RTX 4090）
架构	Volta (2017)	Ampere (2020)	Hopper (2022)	Ada Lovelace (2022)
FP32算力	15.7 TFLOPS	19.5 TFLOPS	67 TFLOPS	83 TFLOPS
Tensor算力	125 TFLOPS (FP16)	312 TFLOPS (FP16)	2,000 TFLOPS (FP8)	1,321 TFLOPS (FP16)
显存带宽	900 GB/s	1.5 TB/s (HBM2e)	3.35 TB/s (HBM3)	1 TB/s (GDDR6X)
定位级别	上一代旗舰	主流数据中心	当前旗舰	消费级天花板

根据任务类型推荐显存容量：

GPU型号	显存/带宽	FP16算力	适用场景	性价比优势
A10	24GB GDDR6/600GB/s	125 TFLOPS	AI推理、图形渲染、视频处理	⭐⭐⭐⭐⭐（成本最低）
V100	32GB HBM2/900GB/s	125 TFLOPS	大型模型训练	⭐⭐（二手价约2万）
T4	16GB GDDR6/320GB/s	65 TFLOPS	轻量推理、边缘计算	⭐⭐⭐⭐（低功耗）
A100	80GB HBM2e/2TB/s	312 TFLOPS	千亿参数训练	⭐（单价超10万）