سال ۲۰۲۵ شاهد ظهور GPUهای مصرفی قدرتمند برای هوش مصنوعی بوده است. Nvidia RTX 5090 با ۳۲GB حافظه GDDR7 و AMD Radeon AI Pro R9700 با ۳۲GB GDDR6، عملکرد استثنایی در پردازش مدل‌های زبانی و تولید تصویر ارائه می‌دهند. مدل‌های میان‌رده مانند RTX 5080 و RX 9070 XT نیز گزینه‌های مقرون‌به‌صرفه برای توسعه‌دهندگان AI هستند. این کارت‌ها با پشتیبانی از فرمت‌های محاسباتی جدید، سرعت پردازش هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند.
رشد سریع هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ باعث شده کارت‌های گرافیک مصرفی دیگر تنها برای گیمرها نباشند. شرکت‌های Nvidia و AMD جدیدترین GPUهای خود را به مینی‌ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی تبدیل کرده‌اند؛ با حافظه‌های سریع‌تر، هسته‌های تنسور اختصاصی و حالت‌های محاسباتی با دقت پایین‌تر که به‌طور ویژه برای هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI)، استنتاج LLM و آموزش شبکه‌های یادگیری عمیق طراحی شده‌اند.
اگر شما در حال اجرای Stable Diffusion، ریزتنظیم LLaMA یا راه‌اندازی جریان‌های کاری مبتنی بر ترانسفورمرها به‌صورت محلی هستید، این کارت‌های گرافیک ارزش توجه شما را دارند.
۱. Nvidia RTX 5090
کارت GeForce RTX 5090 پرچمدار نسل جدید است و عملکرد بی‌رقیبی در زمینه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این کارت مبتنی بر معماری Blackwell با ۳۲ گیگابایت حافظه GDDR7 و پهنای باند ۱.۷۹ ترابایت بر ثانیه عرضه شده است. هسته‌های تنسور نسل پنجم آن از فرمت‌های جدیدی مانند FP4 و FP8 پشتیبانی می‌کنند و سرعت آموزش و استنتاج را افزایش می‌دهند.
این کارت تا ۸۳۸ TOPS عملکرد INT8 ارائه می‌دهد و حتی از کارت A100 با ۸۰ گیگابایت حافظه در بنچمارک‌های LLM پیشی می‌گیرد و بیش از ۵۸۰۰ توکن بر ثانیه پردازش می‌کند.
اجرای Stable Diffusion روی 5090 نسبت به 4090 دو برابر سریع‌تر است (به‌ویژه با FP4). البته با توان حرارتی ۵۷۵ وات به خنک‌کننده‌های قدرتمند و منبع تغذیه پرقدرت نیاز دارد.
۲. Nvidia RTX 5080
کارت RTX 5080 بسیاری از قابلیت‌های هوش مصنوعی 5090 را با قیمتی پایین‌تر ارائه می‌دهد. این کارت دارای ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR7 با پهنای باند ۹۶۰ گیگابایت بر ثانیه است. هسته‌های تنسور نسل پنجم آن از FP4 و FP8 پشتیبانی می‌کنند و حدود ۴۵۰ TOPS برای استنتاج INT8 فراهم می‌آورند.
مصرف انرژی آن ۳۶۰ وات است و اگرچه تعداد هسته‌های CUDA کمتر از 5090 است، اما همچنان در وظایف تولیدی هوش مصنوعی عملکرد قدرتمندی دارد.
در عمل، 5080 بین ۱۰ تا ۲۰ درصد سریع‌تر از RTX 4080 Super عمل می‌کند و حتی در برخی وظایف استنتاجی از RTX 4090 هم بهتر است.
۳. Nvidia RTX 4090
کارت RTX 4090 همچنان به‌عنوان استاندارد طلایی کاربران حرفه‌ای هوش مصنوعی شناخته می‌شود. این کارت دارای ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6X با پهنای باند نزدیک به ۱ ترابایت بر ثانیه است. هسته‌های تنسور نسل چهارم آن از FP16 و BF16 پشتیبانی می‌کنند و بیش از ۳۳۰ TFLOPS در FP16 ارائه می‌دهند.
مدل‌های زبانی با حداکثر ۳۰ میلیارد پارامتر می‌توانند با کوانتایز ۸ بیتی روی این کارت اجرا شوند. Stable Diffusion و سایر مدل‌های تولید تصویر نیز به خوبی از قدرت محاسباتی این کارت بهره می‌برند.
۴. Nvidia RTX 4080 Super و 4070 Ti Super
انویدیا در اوایل ۲۰۲۴ مدل‌های 4080 Super و 4070 Ti Super را معرفی کرد. این نسخه‌های ارتقایافته از معماری Ada Lovelace با بهبود در پهنای باند حافظه و عملکرد AI عرضه شدند.
-
RTX 4080 Super با ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR6X و پهنای باند ۷۳۶ گیگابایت بر ثانیه ارائه می‌شود. هسته‌های تنسور نسل چهارم آن تا ۴۱۸ TOPS در INT8 پردازش می‌کنند. مصرف انرژی: ۳۲۰ وات.
-
RTX 4070 Ti Super نیز دارای ۱۶ گیگابایت حافظه است و حدود ۳۵۳ TOPS در INT8 ارائه می‌دهد. مصرف انرژی: ۲۸۵ وات.
این دو کارت انتخابی عالی برای توسعه‌دهندگان با بودجه محدود هستند.
۵. AMD Radeon RX 9070 XT
کارت RX 9070 XT مبتنی بر معماری RDNA 4 است و ارتقاهای مهمی در حوزه AI برای سری Radeon به ارمغان آورده است. این کارت دارای ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR6 با پهنای باند ۶۴۰ گیگابایت بر ثانیه است.
عملکرد محاسباتی آن حدود ۴۸.۷ TFLOPS در FP32 و ۳۸۹ TOPS در INT8 است. مصرف انرژی: ۳۰۰ وات. همچنین از ROCm روی لینوکس پشتیبانی می‌کند و با PyTorch و TensorFlow سازگار است.
این کارت بیشتر برای بازی‌های AI-Enhanced، فناوری FSR4 و وظایف استنتاج کوچک مناسب است.
۶. AMD Radeon AI Pro R9700
کارت Radeon AI Pro R9700 به‌عنوان یک GPU رده‌کارstation برای توسعه‌دهندگان AI و متخصصان خلاق معرفی شده است. این کارت با ۳۲ گیگابایت حافظه GDDR6 عرضه می‌شود و مبتنی بر همان معماری RDNA 4 است اما با دو برابر واحدهای محاسباتی نسبت به RX 9070 XT.
این کارت حدود ۳۸۳ TOPS در INT8 ارائه می‌دهد، از FP8 پشتیبانی می‌کند و مصرف انرژی آن ۳۰۰ وات است.
R9700 از ROCm روی ویندوز و لینوکس پشتیبانی می‌کند و به لطف VRAM بزرگ، برای ریزتنظیم و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ مناسب است. همچنین در پیکربندی‌های چند GPU عملکرد عالی دارد و به‌عنوان جایگزینی مقرون‌به‌صرفه برای کارت‌های ورک‌استیشن انویدیا شناخته می‌شود.
جمع‌بندی
در مجموع، سال ۲۰۲۵ نقطه عطفی برای GPUهای مصرفی ویژه هوش مصنوعی است؛ از هیولای بی‌رقیب RTX 5090 گرفته تا گزینه‌های مقرون‌به‌صرفه AMD، کاربران می‌توانند متناسب با نیاز خود، کارت گرافیک مناسب را برای مدل‌های زبانی، یادگیری عمیق و تولید تصویر انتخاب کنند.
source