6 Minuty
Dlaczego karty graficzne dla konsumentów są ważne dla AI w 2025 roku
Rynek kart graficznych dla konsumentów w 2025 roku przeszedł transformację – z ekosystemu nastawionego na gry stał się główną platformą dla sztucznej inteligencji (AI) działającej lokalnie. Nvidia i AMD wyposażyły swoje najnowsze modele w szybszą pamięć, dedykowane rdzenie tensorowe oraz obsługę nowych, niskoprecyzyjnych formatów, aby przyspieszyć pracę z generatywną AI, inferencją dużych modeli językowych (LLM) oraz treningiem na urządzeniach końcowych. Bez względu na to, czy generujesz obrazy ze Stable Diffusion, dostrajasz klony LLaMA, czy wdrażasz transformery w domowym środowisku – odpowiedni wybór GPU może znacząco skrócić czas realizacji zadań i obniżyć koszty AI.
Nvidia GeForce RTX 5090 — flagowy lider AI
Kluczowe cechy
RTX 5090, oparty na architekturze Blackwell, jest liderem pod względem wydajności AI wśród kart konsumenckich. Wyposażony jest w 32 GB pamięci GDDR7, imponującą przepustowość na poziomie 1,79 TB/s oraz 5. generację rdzeni tensorowych z natywną obsługą formatów FP4 i FP8.
Wydajność i metryki
Zmierzone możliwości obliczeniowe INT8 sięgają ok. 838 TOPS, a zoptymalizowane zadania LLM pokazują, że karta potrafi prześcignąć niektóre modele serwerowe w testach szybkości generowania tokenów — odnotowano ponad 5 800 tokenów/s w tunowanych zadaniach. W zadaniach generatywnych, w tym Stable Diffusion, RTX 5090 zapewnia niemal 2-krotnie szybsze wyniki przy użyciu FP4 względem starszych generacji.
Pobór mocy i praktyka
Przy TDP wynoszącym 575 W, RTX 5090 wymaga solidnego chłodzenia i wydajnej jednostki zasilającej, co oznacza większe obudowy i mocne zasilacze. Dla lokalnych badaczy oraz developerów AI, którzy potrzebują dużej VRAM i najwyższego transferu dla tensorowych obliczeń, kompromis w kwestii poboru energii i wydzielania ciepła jest jednak uzasadniony.
Nvidia RTX 5080 — wydajność w rozsądnej cenie
Kluczowe cechy
RTX 5080 oferuje większość udoskonaleń architektury Blackwell w niższym segmencie cenowym. Karta dysponuje 16 GB GDDR7 oraz przepustowością 960 GB/s, a także rdzeniami tensorowymi 5. generacji z obsługą FP4/FP8.
Wydajność i zastosowania
Osiąga ok. 450 TOPS INT8 oraz TDP 360 W, uzyskując w AI przewagę 10–20% nad RTX 4080 Super, a w wybranych zadaniach inferencyjnych z nową pamięcią i rdzeniami nawet wyprzedza RTX 4090. Doskonale sprawdza się u twórców czy developerów, którzy pracują ze średniej wielkości LLM-em lub modelami dyfuzyjnymi mieszczącymi się w 16 GB VRAM.
Nvidia RTX 4090 — sprawdzona karta AI dla profesjonalistów
Kluczowe cechy
RTX 4090 wciąż jest popularnym wyborem specjalistów. Karta dysponuje 24 GB GDDR6X i przepustowością około 1 TB/s, bazując na rdzeniach tensorowych 4. generacji z obsługą FP16 oraz BF16.
Mocne strony i zastosowania
Karta zapewnia ponad 330 TFLOPS FP16, dzięki czemu świetnie nadaje się zarówno do treningu, jak i inferencji. Przy kwantyzacji 8-bitowej obsługuje wiele LLM-ów do ~30 mld parametrów na jednej karcie. Modele takie jak Stable Diffusion nadal maksymalnie wykorzystują jej surową moc obliczeniową i sprawdzone wsparcie programowe, co czyni z niej niezawodny wybór zarówno do badań, jak i szybkiego prototypowania AI.
Nvidia RTX 4080 Super & 4070 Ti Super — efektywne AI dla twórców
Najważniejsze cechy
Odświeżone modele Ada Lovelace, czyli 4080 Super i 4070 Ti Super, oferują większą przepustowość pamięci i wyższą wydajność AI względem poprzedników. 4080 Super ma 16 GB GDDR6X (~736 GB/s przepustowości, 418 INT8 TOPS), a 4070 Ti Super również 16 GB i ok. 353 INT8 TOPS.
Dla kogo
Karty są dobrym wyborem dla twórców i developerów dysponujących mniejszym budżetem, którzy potrzebują solidnej wydajności w lokalnej inferencji oraz modelach generatywnych. Dzięki niższemu zużyciu energii (odpowiednio 320 W i 285 W) nadają się do średniej klasy stacji roboczych oraz kompaktowych zestawów.
AMD Radeon RX 9070 XT — wejście AMD do AI dla konsumentów
Kluczowe cechy
Oparty na architekturze RDNA 4, RX 9070 XT wnosi do rodziny Radeon drugą generację akceleratorów AI oraz wsparcie FP8. Zawiera 16 GB pamięci GDDR6 i przepustowość ok. 640 GB/s, a szacowana wydajność FP32 to blisko 48,7 TFLOPS.
Wydajność i zgodność
Karta oferuje ok. 389 INT8 TOPS i zużycie mocy rzędu 300 W. Dzięki kompatybilności z ROCm na Linuksie obsługuje popularne frameworki AI, takie jak PyTorch i TensorFlow, sprawdzając się dobrze zarówno przy AI w grach, upscalingu FSR4, jak i niewielkich zadaniach inferencyjnych.
AMD Radeon AI Pro R9700 — stacja robocza dla programistów
Główne cechy produktu
Radeon AI Pro R9700 przenosi RDNA 4 do klasy stacji roboczych, oferując 32 GB GDDR6 i podwójną liczbę jednostek obliczeniowych względem RX 9070 XT. Obsługuje FP8, dostarcza ok. 383 INT8 TOPS i utrzymuje TDP na poziomie 300 W.
Dlaczego to ważne
Dzięki pełnej obsłudze ROCm w Linuksie i Windows oraz dużemu buforowi VRAM, R9700 jest skierowany do programistów wymagających dostrajania modeli lub obsługi większych obciążeń bez konieczności korzystania z drogich rozwiązań serwerowych. Jest to opłacalna opcja multi-GPU dla studiów kreatywnych i zespołów AI preferujących środowisko AMD.
Porównanie, zalety i poradnik zakupowy
Jak wybrać
Jeśli zależy Ci na najwyższym tempie generowania tokenów i 32 GB VRAM do dużych modeli, wybierz RTX 5090. RTX 5080 to złoty środek dla twórców, którzy chcą nowoczesnych funkcji tensorowych, ale nie potrzebują aż 32 GB pamięci. RTX 4090 pozostaje najbardziej wszechstronną opcją dzięki dojrzałemu wsparciu programowemu i wydajności FP16. AMD RX 9070 XT to opłacalny wybór dla mniejszych zadań, a R9700 dla developerów szukających stacji roboczej z obsługą ROCm.
Zastosowania
- Inferencja LLM & dostrajanie: RTX 5090 / R9700 dla największych modeli; 5080 / 4090 do modeli średnich.
- Stable Diffusion & generowanie obrazów: RTX 5090/5080/4090 korzystają z przyspieszenia FP4/FP16.
- Trening wielokartowy & laboratoria badawcze: rozważ R9700 lub 5090 pod względem pojemności VRAM i interfejsów.
- Budżetowe prototypowanie AI: 4080 Super / 4070 Ti Super / RX 9070 XT.
Znaczenie rynkowe i podsumowanie
Wraz z rosnącą popularnością generatywnej AI oraz wdrażaniem modeli lokalnych, konsumenckie GPU w 2025 roku są coraz bardziej zoptymalizowane pod kątem zadań sztucznej inteligencji, zacierając granicę między sprzętem gamingowym i profesjonalnym. Nowości takie jak FP4/FP8, udoskonalone rdzenie tensorowe czy szybsza pamięć otwierają nowe możliwości dla twórców i developerów, którym zależy na niskich opóźnieniach, trybie offline oraz kontroli nad prywatnością i kosztami. Przed zakupem warto ocenić VRAM, wsparcie tensorowe oraz kompatybilność z oprogramowaniem (CUDA/ROCm) – wybór karty zależy od wielkości modelu, rodzaju obciążenia i akceptowanych limitów mocy oraz chłodzenia.
Źródło: gizmochina
Komentarze