面向深度学习用户的Nvidia各版本GPU参数汇总整理

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做深度学习离不开算力，就像到达诗和远方的旅途离不开交通工具。本文面向深度学习用户整理市面上常用的各个版本GPU的关键参数，进行汇总整理，方便大家随时查阅。如果数据有误，或有新GPU问世，或者需要补充的参数维度，各位看官可以及时通过联系方式来找我更新数据。

注：仅统计Memory在 24GB及以上、发售时间在2017年及以后、算力性能满足深度学习计算要求(Cuda算力性能>=7.0)的GPU。若表中单元格为空，则为暂无数据或数据待补充。博主将不定期移除上市时间最久、已停产过时、市面上已大量退役的GPU数据信息项。

(当前数据整理截止为2025年9月)

Tesla系列

版本

型号

Memory

CUDA Core

CUDA 性能

FP8/INT8 (F)OPs

FP16/BF16 半精度FLOPs

FP32 单精度FLOPs

FP64 双精度FLOPs

总线位宽

显存带宽

互联带宽

最大功率

发布时间

B系

B100

96 GB *2 HBM3e

16896*2

3.5 P

1.8P

0.9P

30T

4096位*2

8 TB/s

700w

2024

B系

B200

180GB HBM3e

4.5P

2.25P

1.1P

40T

4096位*2

8 TB/s

400Gbps

1000w

2024

B系

B300

2.3TB HBM

72 P

36P

600T

10T

14.4TB/s

1.6TB/s

14kw

2025

B系

B30

HBM

3.75P

1.875P

2025

H系

H100

94GB/80GB HBM2e/HBM3

14592 16896

9.0

3341T 3958T

1671T 1979T

60T 67T

30T 34T

5120位

2039GB/s

350w 700w

2022.03

H系

H200

141GB HBM3e

3341T 3958T

1671T 1979T

60T 67T

30T 34T

4.8TB/s

600w 700w

H系

H800

80GB HBM2e/HBM3

18432

4P

2P

60T

34T

2TB/s(HBM2e) 3.9TB/s(HBM3)

350w 700w

2023.03

H系

H20

96 GB HBM3

296T

148T

44T

1T

4.0 TB/s

L系

L40

48GB GDDR6

18176

8.9

362.066T

90.516T

1.414T

384位

864GB/s

300w

2022.10

L系

L20

48GB HBM3

10240

239T

119.5T

59.8T

NA

384位

864 GB/s

L系

L4

24GB GDDR6

7424

8.9

121T

30.3T

0.49T

192位

300GB/s

72w

2023.03

A系

A100

40GB/80GB HBM2

6912

8.0

624T

312T

19.5T

9.7T

5120位

1555GB/s

400w

2020.05

A系

A800

40GB/80GB HBM2

6912

1248T

312T

19.5T

9.7T

1.6 TB/s

400w

2022.11

A系

A40

48GB GDDR6

10752

8.6

149.68T

37.42T

1.168T

384位

695.8GB/s

300w

2020.10

A系

A30

24GB HBM2

3584

8.0

165.12T

10.32T

5.161T

3072位

933.1GB/s

165w

2021.04

A系

A10

24GB GDDR6

9216

8.6

124.96T

31.24T

0.976T

384位

600GB/s

150w

2021.04

A系

A16

4*16GB GDDR6

4*1280

8.6

4*18.432T

4*4.608T

1.0848T

4*128位

4*200GB/s

250w

2021.04

V系

V100

32GB HBM2

5120

7.0

119.192T 112.224T 105.680T

14.899T 14.028T 13.210T

7.450T 7.014T 6.605T

4096位

900GB/s 829.44GB/s

250w

2017.05

GeForce系列

版本

型号

Memory

CUDA Core

CUDA 性能

FP8/INT8 T(F)OPs

FP16/BF16 半精度TFLOPs

FP32 单精度TFLOPs

FP64 双精度TFLOPs

显存位宽

显存带宽

最大功率

发布时间

原价￥

50系

RTX 5090

32GB GDDR7

21760

12.8

512位

1792GB/s

575w

$1999

50系

RTX 5090D

32 GB GDDR7

21760

12.8

512位

1792GB/s

575w

16499

50系

RTX5090DD

24GB GDDR7

14080

384位

500w?

2025

40系

RTX 4090

24GB GDDR6X

16384

8.9

82.58

82.58

1.290

384位

1008GB/s

450w

2022 10.12

12999

40系

RTX 4090D

24GB

14592

8.9

73.54

73.54

1.149

384位

1008GB/s

425w

2023 12.28

11999

30系

RTX 3090 Ti

24GB

10752

8.6

33.54 39.99

33.54 39.99

0.524 0.625

384位

1008GB/s

450w

2022 03.29

14999

30系

RTX 3090

24GB

10496

8.6

29.38 35.68

29.28 35.58

0.459 0.558

384位

935.8GB/s

350w

2020 09.02

11999

Quadro系列

型号

Memory

CUDA Core

CUDA 性能

FP8/INT8 T(F)OPs

FP16/BF16 半精度TFLOPs

FP32 单精度TFLOPs

FP64 双精度TFLOPs

显存位宽

显存带宽

最大功率

发布时间

原价￥

RTX 6000

48GB GDDR6

18176

8.9

91.1

384位

960GB/s

300w

RTX 5000

32GB GDDR6

250w

RTX 4500

24GB GDDR6

210w

RTX A6000

48GB GDDR6

8.6

300w

RTX A5000

24GB GDDR6

8.6

230w

Quadro RTX 8000

48GB GDDR6

7.5

Quadro RTX 6000

24GB GDDR6

7.5

参考来源

1. https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/40-series/
2. https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4090/
3. https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/30-series/
4. https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/compare/
5. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
6. https://zh.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_Tesla
7. https://www.bilibili.com/read/cv33922816/
8. https://zh.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_GeForce_40%E7%B3%BB%E5%88%97
9. https://zh.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_GeForce_30%E7%B3%BB%E5%88%97
10. https://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_40_series
11. https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/rtx-6000/
12. https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/desktop-graphics/
13. https://resources.nvidia.com/en-us-design-viz-stories-ep/l40-linecard?lx=CCKW39&&search=professional%20graphics
14. https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/productspage/quadro/quadro-desktop/quadro-volta-gv100-data-sheet-us-nvidia-704619-r3-web.pdf
15. https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/quadro-product-literature/quadro-rtx-5000-data-sheet-us-nvidia-704120-r4-web.pdf
16. https://www.nvidia.cn/design-visualization/rtx-5000/
17. https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/quadro-product-literature/quadro-rtx-6000-us-nvidia-704093-r4-web.pdf
18. https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/quadro-product-literature/quadro-rtx-8000-us-nvidia-946977-r1-web.pdf
19. https://viperatech.com/shop/nvidia-hgx-h20/
20. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/
21. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/
22. https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090-d/
23. https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090/
24. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/hgx/
25. https://blog.csdn.net/Ai17316391579/article/details/132627201
26. https://www.jb51.net/hardware/cpu/956950.html
27. https://resources.nvidia.com/en-us-blackwell-architecture/datasheet
28. https://www.techpowerup.com/gpu-specs/b100.c4275
29. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/
30. https://resources.nvidia.com/en-us-dgx-systems/dgx-b200-datasheet
31. https://viperatech.com/shop/nvidia-b100-blackwell-ai-gpu/
32. https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-b200/
33. https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data
34. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/
35. https://www.toutiao.com/article/7546459424794083866/

版权声明 本博客的文章除特别说明外均为原创，本人版权所有。欢迎转载，转载请注明作者及来源链接，谢谢。 本文地址: https://blog.ailemon.net/2024/09/25/nvidia-gpu-params-for-deep-learning/ All articles are under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0

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