8 دقیقه
چرا کارتهای گرافیک مصرفی در سال ۲۰۲۵ برای هوش مصنوعی اهمیت دارند
بازار کارتهای گرافیک مصرفی در سال ۲۰۲۵ از یک اکوسیستم «اول بازی» به بستری رایج برای هوش مصنوعی روی دستگاه تبدیل شده است. انویدیا و ای‌ام‌دی کارتهای جدید خود را با حافظه سریعتر، سخت‌افزار تنسور اختصاصی و فرمتهای دقت پایین جدید برای تسریع در نسل‌های مولد، استنتاج مدلهای LLM و آموزش لبه‌ای مجهز کردند. چه شما Stable Diffusion را به‌صورت محلی اجرا کنید، چه مدلهای شبیه‌سازی‌شده LLaMA را دقیقسازی (fine-tune) کنید یا خطوط پردازشی مبتنی بر ترنسفورمر را در خانه مستقر سازید، انتخاب درست GPU می‌تواند به‌طور چشمگیری زمان پاسخ و هزینه‌ها را کاهش دهد.
Nvidia GeForce RTX 5090 — flagship AI powerhouse
Key features
RTX 5090 که بر پایه معماری Blackwell انویدیا ساخته شده، در وظایف هوش مصنوعی مصرفی پیشتاز است. این کارت 32GB حافظه GDDR7 را با پهنای باند عظیم 1.79TB/s و تنسور کورهای نسل پنجم که به‌صورت بومی از فرمتهای FP4 و FP8 پشتیبانی میکنند، ترکیب می‌کند.
Performance and metrics
توان عملیاتی INT8 اندازه‌گیری‌شده به حدود 838 TOPS می‌رسد و اجرای بهینه‌شده LLM نشان می‌دهد که این کارت در آزمایش‌های توکن بر ثانیه بعضی از مدلهای دیتاسنتری را پشت سر می‌گذارد — گزارش‌شده که در بارهای کاری تنظیم‌شده به بیش از 5,800 توکن/ثانیه رسیده است. در وظایف تولیدی گرافیک، بنچمارک‌های اولیه نشان‌دهنده افزایش سرعت تقریباً 2 برابر برای Stable Diffusion هنگام استفاده از FP4 نسبت به معماری‌های قدیمی است.
Power and practicality
با TDP برابر 575W، 5090 نیازمند خنککنندگی قوی و توان‌رسانی مناسب است، بنابراین انتظار کیس‌های بزرگ‌تر و منبع تغذیه با ظرفیت بالا را داشته باشید. برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان محلی هوش مصنوعی که به VRAM بزرگ و توان تنسور سطح بالا نیاز دارند، این تناسب بین حرارت و انرژی معمولاً قابل توجیه است.
Nvidia RTX 5080 — performance-focused value
Key features
RTX 5080 بسیاری از به‌روزرسانی‌های AI معماری Blackwell را با قیمت پایین‌تر ارائه می‌دهد. این کارت با 16GB حافظه GDDR7 و پهنای باند سالم 960GB/s عرضه می‌شود و همان مجموعهٔ قابلیت‌های تنسور نسل پنجم از جمله پشتیبانی از FP4/FP8 را دارد.
Performance and use cases
با حدود 450 TOPS توان INT8 و TDP برابر 360W، 5080 عموماً در وظایف هوش مصنوعی 10–20٪ بهتر از RTX 4080 Super قبلی عمل می‌کند و حتی در برخی وظایف استنتاج که از حافظه سریعتر و پرمیتیوهای تنسور جدید بهره میبرند، می‌تواند از 4090 پیشی بگیرد. این کارت برای خالقان و توسعهدهندگانی که مدلهای متوسط LLM یا مدلهای diffusion را که در 16GB VRAM جا می‌شوند اجرا میکنند، ایدهآل است.
Nvidia RTX 4090 — the reliable mainstream AI card
Key features
RTX 4090 همچنان برای بسیاری از حرفه‌ای‌ها انتخابی مطمئن است. این کارت دارای 24GB حافظه GDDR6X و تقریباً 1TB/s پهنای باند است و از تنسور کورهای نسل چهارم با پشتیبانی از FP16 و BF16 بهره می‌برد.
Strengths and workflows
این کارت بیش از 330 TFLOPS در FP16 ارائه می‌دهد و آن را برای هر دو کاربرد آموزش و استنتاج مناسب میسازد. با کوانتیزاسیون 8 بیتی، می‌توان بسیاری از LLMها تا حدود ~30B پارامتر را روی یک 4090 اجرا کرد. Stable Diffusion و سایر مدلهای تولید تصویر همچنان از توان خام 4090 بهره‌مند می‌شوند و پشتیبانی نرمافزاری بالغ آن را به انتخابی قابل اعتماد برای پژوهش و نمونه‌سازی تولیدی تبدیل می‌کند.
Nvidia RTX 4080 Super & 4070 Ti Super — efficient AI for creators
Product highlights
به‌روزرسانی‌های Ada Lovelace انویدیا، یعنی 4080 Super و 4070 Ti Super، پهنای باند حافظه و توان AI را نسبت به نسل قبلی بهبود داده‌اند. 4080 Super دارای 16GB GDDR6X با تقریباً 736GB/s پهنای باند و حدود 418 INT8 TOPS است، در حالی که 4070 Ti Super نیز 16GB و نزدیک به 353 INT8 TOPS ارائه می‌دهد.
Who should buy them
هر دو کارت برای خالقان و توسعهدهندگانی با بودجه محدودتر طراحی شدهاند که همچنان به استنتاج محلی و عملکرد تولید تصویر قوی نیاز دارند. مصرف توان کمتر آنها (به ترتیب 320W و 285W) نیز آنها را برای ورک‌استیشن‌های میان‌رده و کیس‌های جمع‌وجور مناسب میسازد.
AMD Radeon RX 9070 XT — AMD’s consumer AI entry
Key features
برپایه RDNA 4، RX 9070 XT شتاب‌دهنده‌های AI نسل دوم و پشتیبانی از FP8 را به خانواده رادئون معرفی می‌کند. این کارت شامل 16GB حافظه GDDR6 و تقریباً 640GB/s پهنای باند است و توان FP32 آن حدود 48.7 TFLOPS برآورد می‌شود.
Performance and compatibility
این کارت حدود 389 INT8 TOPS ارائه می‌دهد و مصرف آن نزدیک به 300W است. با پشتیبانی ROCm در لینوکس، با فریم‌ورک‌های محبوبی مانند PyTorch و TensorFlow سازگار است و گزینه‌ای توانمند برای بازی با کمک هوش مصنوعی، ارتقای تصویر FSR4 و وظایف استنتاج در مقیاس کوچک به‌شمار می‌رود.
AMD Radeon AI Pro R9700 — workstation-class, developer-oriented
Product features
Radeon AI Pro R9700 RDNA 4 را در قالبی ورک‌استیشن-محور عرضه می‌کند و با 32GB حافظه GDDR6 واحدهای محاسباتی دو برابر RX 9070 XT را ارائه می‌دهد. این کارت از FP8 پشتیبانی می‌کند، حدود 383 INT8 TOPS دارد و مصرف آن 300W است.
Why it matters
با پشتیبانی کامل ROCm در لینوکس و ویندوز و با بافر VRAM بزرگ‌تر، R9700 هدف توسعهدهندگانی است که نیاز دارند مدل‌ها را دقیقسازی کنند یا بارهای استنتاج بزرگ‌تری را بدون رفتن به سخت‌افزار دیتاسنتری اجرا کنند. این کارت به‌عنوان گزینه‌ای مقرونبهصرفه برای ستودیوهای خلاق و تیم‌های AI که ابزارهای AMD را ترجیح میدهند، جایگاه یافته است.
Comparisons, advantages and buying guidance
How to choose
اگر به بیشترین تعداد توکن بر ثانیه و بافر 32GB برای مدلهای بزرگ نیاز دارید، RTX 5090 را انتخاب کنید. 5080 نقطه میانی مناسبی برای خالقانی است که خواهان قابلیت‌های جدید تنسور هستند اما به 32GB VRAM نیاز ندارند. 4090 همچنان متعادل‌ترین گزینهٔ مرسوم با نرم‌افزار بالغ و عملکرد عالی در FP16 است. RX 9070 XT از ای‌ام‌دی گزینه‌ای با ارزش برای کارهای استنتاج کوچک‌تر است و R9700 برای توسعهدهندگانی که کارت ورک‌استیشن با پشتیبانی ROCm می‌خواهند جذاب است.
Use cases
- LLM inference & fine-tuning: RTX 5090 / R9700 برای مدلهای بزرگ؛ 5080 / 4090 برای مدلهای متوسط. - Stable Diffusion & generative imaging: RTX 5090/5080/4090 با شتاب‌دهی FP4/FP16 برترند. - Multi-GPU training & research labs: برای ظرفیت VRAM و اینترکانکت‌ها R9700 یا 5090 را در نظر بگیرید. - Budget-conscious AI prototyping: 4080 Super / 4070 Ti Super / RX 9070 XT.
Market relevance and final thoughts
با رشد هوش مصنوعی مولد و استقرار محلی مدل‌ها، کارتهای گرافیک مصرفی در ۲۰۲۵ بیش از پیش برای بارهای کاری AI بهینه شدهاند و مرز بین کارتهای گیمینگ و ورک‌استیشن را کمرنگ میکنند. پیشرفت‌هایی مانند FP4/FP8، تنسور کورهای جدید و حافظه سریعتر گزینه‌های جذابی برای توسعه‌دهندگان و خالقانی فراهم می‌آورند که تاخیر کمتر، جریان‌های کاری آفلاین و کنترل بیشتر روی حریم خصوصی و هزینه‌ها می‌خواهند. پیش از خرید، VRAM، پشتیبانی تنسور و سازگاری پشته نرمافزاری (CUDA/ROCm) را ارزیابی کنید — کارت مناسب به اندازه مدل، نوع بار کاری و تحمل شما نسبت به نیازهای توان و خنککنندگی بستگی دارد.
منبع: gizmochina
نظرات