6 Minuty
Proč jsou spotřebitelské GPU pro AI v roce 2025 klíčové
Trh se spotřebitelskými GPU se v roce 2025 zásadně proměnil – z dříve herního ekosystému se stal hlavním nástrojem pro běh umělé inteligence přímo na zařízení. Nvidia a AMD vybavily své nejnovější karty rychlejší pamětí, vyhrazeným tensor hardwarem a novými formáty s nízkou přesností, které urychlují generativní AI, inferenci LLM a trénování AI na okraji sítě. Ať už lokálně spouštíte Stable Diffusion, dolaďujete modely jako LLaMA nebo provozujete transformační pipeliny doma, správná volba GPU výrazně zkrátí dobu výpočtů a sníží náklady.
Nvidia GeForce RTX 5090 — nejvýkonnější AI vlajková loď
Klíčové vlastnosti
RTX 5090, postavená na architektuře Nvidia Blackwell, vede mezi spotřebitelskými GPU pro AI úlohy. Spojuje 32 GB paměti GDDR7 s ohromující propustností 1,79 TB/s a pátou generací tensor jader s nativní podporou FP4 a FP8 formátů.
Výkon a metriky
Dosažený INT8 výkon činí přibližně 838 TOPS a optimalizované běhy LLM ukazují, že karta překonává i některé datacentrové modely v testech rychlosti tokenů — hlášeno je přes 5 800 tokenů/s na doladěných úlohách. V generativní grafice přinášejí první benchmarky téměř dvojnásobné zrychlení ve Stable Diffusion při využití FP4 oproti starším architekturám.
Nároky na napájení a praktičnost
Při TDP 575W vyžaduje RTX 5090 robustní chlazení a výkonové zdroje, takže počítejte s větší skříní a zdrojem s vysokou kapacitou. Pro výzkumníky a vývojáře, kteří potřebují velkou VRAM a maximální tensor výkon, je vyšší spotřeba energie i odpadní teplo ospravedlnitelné.
Nvidia RTX 5080 — výkon za rozumnou cenu
Klíčové vlastnosti
RTX 5080 přináší mnoho AI vylepšení architektury Blackwell za dostupnější cenu. Nabízí 16 GB GDDR7 paměti a propustnost 960 GB/s, navíc stejná tensor jádra 5. generace s podporou FP4/FP8.
Výkon a typická použití
Při výkonu kolem 450 TOPS v INT8 a TDP 360W převyšuje 5080 v AI úlohách předchozí RTX 4080 Super o 10–20 % a na některých úlohách s inferencí díky rychlejší paměti a novým tensor instrukcím dokáže překonat i RTX 4090. Ideální pro tvůrce a vývojáře středně velkých LLM nebo difuzních modelů, které se vejdou do 16GB VRAM.
Nvidia RTX 4090 — spolehlivý mainstream pro AI
Klíčové vlastnosti
RTX 4090 zůstává volbou mnoha profesionálů. Nabízí 24 GB GDDR6X paměti s propustností okolo 1 TB/s a tensor jádra 4. generace s podporou FP16 a BF16.
Silné stránky a pracovní toky
Karta poskytuje přes 330 FP16 TFLOPS, což z ní činí skvělou volbu pro trénování i inferenci. Při 8bitové kvantizaci lze na jedné 4090 spustit LLM až do ~30 miliard parametrů. Stable Diffusion i další generativní modely těží ze syrového výkonu 4090 a díky vyzrálé softwarové podpoře je oblíbená pro vývoj i produkční prototypování.
Nvidia RTX 4080 Super & 4070 Ti Super — efektivní AI pro tvůrce
Zajímavé vlastnosti
Modely 4080 Super a 4070 Ti Super z řady Ada Lovelace přináší vyšší datovou propustnost a lepší AI výkon než jejich předchůdci. RTX 4080 Super má 16 GB GDDR6X s propustností ~736 GB/s a nabídne okolo 418 INT8 TOPS; 4070 Ti Super také 16 GB a přibližně 353 INT8 TOPS.
Pro koho jsou určené
Obě karty míří na tvůrce a vývojáře s omezeným rozpočtem, kteří přesto potřebují spolehlivou lokální inferenci a vysoký výkon generování obrázků. Nižší spotřeba (320W a 285W) je předurčuje do středních pracovních stanic i kompaktních sestav.
AMD Radeon RX 9070 XT — vstup AMD do AI segmentu
Klíčové vlastnosti
Na architektuře RDNA 4 nabízí RX 9070 XT druhou generaci AI akcelerátorů a podporu FP8. Disponuje 16 GB GDDR6 a propustností okolo 640 GB/s s FP32 výkonem přibližně 48,7 TFLOPS.
Výkon a kompatibilita
Karta nabízí okolo 389 INT8 TOPS při spotřebě 300W. Díky podpoře ROCm na Linuxu je kompatibilní s frameworky jako PyTorch a TensorFlow, což z ní dělá schopnou volbu pro hraní s AI, FSR4 upscaling a menší inference úlohy.
AMD Radeon AI Pro R9700 — karta pro vývojáře a pracovní stanice
Vlastnosti produktu
Radeon AI Pro R9700 přináší architekturu RDNA 4 v provedení pro pracovní stanice s 32 GB GDDR6 a dvojnásobným počtem výpočetních jednotek oproti RX 9070 XT. Podporuje FP8, nabízí asi 383 INT8 TOPS a drží spotřebu na 300 W.
Proč je důležitá
S plnou podporou ROCm v Linuxu i Windows a velkou pamětí VRAM cílí R9700 na vývojáře, kteří potřebují jemně dolaďovat modely nebo spouštět větší inference bez nutnosti kupovat drahé serverové řešení. Jde o cenově výhodnou možnost pro týmy a kreativní studia, která dávají přednost AMD platformě.
Srovnání, výhody a rady k nákupu
Jak vybírat
Zvolte RTX 5090, pokud potřebujete nejvyšší výkon v generování tokenů za sekundu a velkou 32GB VRAM pro rozsáhlé modely. RTX 5080 je ideální pro tvůrce hledající top tensor vlastnosti bez nutnosti 32GB paměti. 4090 zůstává nejvyváženější volbou pro mainstream se špičkovým FP16 výkonem a výborným softwarem. RX 9070 XT je skvělá varianta pro menší AI úlohy, R9700 ocení hlavně vývojáři pracovních stanic s požadavkem na ROCm podporu.
Použití v praxi
- Inferování a dolaďování LLM: RTX 5090/R9700 pro velké modely; 5080/4090 pro středně velké modely.
- Stable Diffusion a generativní grafika: RTX 5090/5080/4090 vynikají díky FP4/FP16 akceleraci.
- Trénování modelů ve více GPU a výzkumné laboratoře: volte R9700 nebo 5090 pro dostatek VRAM.
- Úsporné AI prototypování: 4080 Super/4070 Ti Super/RX 9070 XT.
Význam pro trh a závěrečné doporučení
S rostoucím zájmem o generativní AI a lokální nasazení modelů jsou spotřebitelské grafické karty v roce 2025 stále lépe optimalizovány pro AI výpočty a stírají hranice mezi herními a workstation GPU. Pokroky jako FP4/FP8, nové tensor jádra a rychlejší paměti nabízejí atraktivní volby pro vývojáře i tvůrce, kteří chtějí menší latenci, offline pracovního postupy a větší kontrolu nad soukromím i náklady. Před nákupem zvažte VRAM, podporu tensor operací a kompatibilitu softwarového stacku (CUDA/ROCm) — správná karta závisí na velikosti modelu, typu zátěže a vašich požadavcích na chlazení i napájení.
Zdroj: gizmochina
Komentáře