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GPU 主機
選對 GPU 主機，是高效 AI 執行的第一步
在 AI 時代，從大語言模型（LLM）、圖像生成到模型微調訓練，無不依賴 GPU 的強大運算力。但面對 RTX 系列、資料中心級的 A100 / H100，甚至最新一代 RTX 5090，該如何選擇最適合的 GPU 解決方案？本篇將以實測數據解析效能與成本，協助你在部署 AI 應用時，選出性價比最優的 GPU 主機。
為何 GPU 選型影響 AI 效能與預算？
不論是 LLM 模型推論、圖像生成或深度學習訓練，GPU 都是 AI 工作負載的心臟。選擇哪張卡不僅影響效能，還直接牽動預算、佈署穩定性與營運效率。舉例來說，雖然 H100 效能最強，但價格與租用成本遠高於消費級 GPU。相反地，RTX 4090 提供近似 A100 的性能，卻更具價格優勢，是許多開發者的新寵。
本篇將透過 Vicuna、SDXL、LoRA 三類 AI 任務的實測結果，深入比較五款 GPU 的效能與性價比，協助你根據實際需求，選出最適合的 GPU 主機。
實測任務與測試環境說明
為確保評比公正客觀，我們針對三個主流 AI 工作負載進行測試：
LLM 模型推論（Vicuna-13B）：模擬 API 呼叫與 Chatbot 對話負載。
圖像生成（Stable Diffusion XL）：針對高解析連續圖像生成進行壓力測試。
模型微調訓練（LoRA）：模擬使用者進行 100 step 輕量化微調所需效能與資源。
所有測試均採用相同軟體堆疊：CUDA 12.1、PyTorch 2.1、同版本模型與資料集，並運行於實體 GPU 主機上，避免虛擬化干擾。
本次參與測試之 GPU 包含：
RTX 3090（Ampere 架構 / 24GB VRAM）
RTX 4090（Ada 架構 / 24GB VRAM）
RTX 5090（Blackwell 架構 / 32GB GDDR7 VRAM）
A100（40GB 版 / 高階資料中心用）
H100（80GB / Hopper 架構 / 高效能計算專用）
效能與成本分析實測
本數據整合自前文中三項任務測試（LLM 推論、SDXL 圖片生成、LoRA 微調），涵蓋 RTX 3090 ~ H100 等五款 GPU，幫助你一次掌握性能與資源使用情況。
任務 1：LLM 推論（Vicuna-13B）
GPU | 啟動時間 | Token/s | 100 Token 時間 |
|---|---|---|---|
RTX 3090 | 18 秒 | 12 | 8.3 秒 |
RTX 4090 | 9 秒 | 31 | 3.2 秒 |
RTX 5090 | 7 秒 | 39 | 2.6 秒 |
A100 | 10 秒 | 28 | 3.5 秒 |
H100 | 6 秒 | 42 | 2.3 秒 |
任務 2：SDXL 圖像生成（1024x1024）
GPU | 單圖時間 | 10 張耗時 | VRAM 使用率 |
|---|---|---|---|
RTX 3090 | 12.5 秒 | 127 秒 | 85% |
RTX 4090 | 5.8 秒 | 61 秒 | 78% |
RTX 5090 | 4.4 秒 | 48 秒 | 70% |
A100 | 6.4 秒 | 68 秒 | 74% |
H100 | 3.8 秒 | 42 秒 | 63% |
任務 3：LoRA 微調（100 step）
GPU | 耗時 | GPU 使用率 | VRAM 峰值 |
|---|---|---|---|
RTX 3090 | 28 分 | 91% | 22.7 GB |
RTX 4090 | 16 分 | 88% | 23.1 GB |
RTX 5090 | 11 分 | 85% | 27.5 GB |
A100 | 14 分 | 87% | 34.3 GB |
H100 | 8 分 | 83% | 51.2 GB |
效能性價比與選型建議
成本與租用行情對照表
GPU | 售價（USD） | GPU 租用價（時） | 每 100 Token 成本（LLM） | 生成 10 圖成本（SDXL） |
|---|---|---|---|---|
RTX 3090 | 約 $900 | 約 $0.60 | 約 $0.002 | 約 $0.30 |
RTX 4090 | 約 $1,800 | 約 $1.20 | 約 $0.0011 | 約 $0.15 |
RTX 5090 | 約 $2,200 | 約 $1.50 | 約 $0.0009 | 約 $0.12 |
A100 | 約 $9,000 | 約 $2.90 | 約 $0.0016 | 約 $0.20 |
H100 | 約 $25,000 | 約 $4.80 | 約 $0.0008 | 約 $0.09 |
註：成本依據前述測速數據與各個平台平均價格估算，實際會因區域、平台及資源調度策略略有差異。
GPU 選型建議
RTX 3090 / L4：適合個人開發、測試與小模型部署。
RTX 4090：性價比高，適合需要穩定執行 Vicuna、SDXL 或進行輕量訓練的中階用戶。
RTX 5090：已於 2025 年正式上市，具備 32GB GDDR7 記憶體與強化 Tensor Core，適合中型模型全流程開發部署與高效能推論任務。
A100：廣泛應用於中大型部署，已在雲端市場成熟，具備多框架支援與高穩定性。
H100：適合企業級模型訓練、推論 API 高併發部署與多節點集群應用，是大規模 AI 專案首選。
結論：做出智慧選擇，讓 TAKI Cloud GPU 主機 成為 AI 的最佳夥伴
隨著 AI 應用的多樣化與模型規模不斷升級，選對 GPU 不僅影響執行效能，也牽動整體部署成本與研發效率。無論你是剛踏入 AI 領域的開發者，或是規劃大規模推論叢集的企業團隊，瞭解每款 GPU 在不同任務下的實際表現，都是提升效能與降低風險的關鍵。
TAKI Cloud 將持續提供最新 GPU 主機租用服務與專業顧問協助，讓你專注於打造創新的 AI 解決方案，其餘交給我們。
FAQ：常見問題解答
雖然兩者在某些推論任務上效能接近，但 A100 提供更穩定的多精度運算、更大的 VRAM 與高頻寬 HBM2e 記憶體，並支援多使用者虛擬化，適合雲端環境與大型集群部署。
若你目標是部署 GPT-4、DeepSeek-67B 這類超大型模型，H100 是現階段效能最強的選擇。它支援 Transformer Engine、第四代 NVLink 與 3.35TB/s 記憶體頻寬，能大幅加速訓練與推論流程。
RTX 5090 已於 2025 年中正式上市，配備 32GB GDDR7 記憶體與新一代 Tensor Core，為高效能單卡應用提供強大支援。實際效能表現與價格資訊已可由官方與第三方評測取得，本文亦同步更新預估數據為實測趨近值。
TAKI Cloud 支援租用 RTX 3090、RTX 4090、RTX 5090、A100、H100 與即將到來的 H200 等主流高效能卡，並可依需求配置多卡集群、NVLink 架構與 AI 推論加速框架，如 vLLM、TensorRT 等。
RTX - 3090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 32B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
RTX - 4090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 70B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量 庫存緊張，欲租從速
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
HGX H100 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 671B 滿血版
實例
8顆 NVIDIA HGX H100 80G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
