在深度學習任務中，對 GPU 的計算性能、顯存、功耗有很高要求。NVIDIA RTX? 5000 Ada 和 NVIDIA RTX? 5880 Ada 系 NVIDIA RTX 系列高端 GPU，采用 NVIDIA Ada Lovelace 架構，擁有第四代 Tensor Core，可大幅提升 AI 計算性能，此外，這兩張 GPU 分別擁有 32GB 和 48GB 超大顯存，可支持訓練更大批量的數(shù)據(jù)，同時這兩張 GPU 功耗很低，可以長時間穩(wěn)定運行訓練及推理任務。

近期有小伙伴測試了這兩張 GPU 在計算機視覺以及自然語言處理兩大領域中的性能表現(xiàn)，為大家 GPU 選型做數(shù)據(jù)支撐。

1、顯卡外觀

2、顯卡參數(shù)

3、性能測試

· 測試環(huán)境

· 測試版本

mlpinf-v5.0-cuda12.8-pytorch25.01-ubuntu24.04-x86_64-release

· 測試模型

· 測試結果

計算機視覺（CV）

ResNet50

在圖表中可以看到，RTX 5000 Ada 每秒能夠分類23916.4例圖片，RTX 5880 Ada 每秒能夠分類25086.8例圖片。RTX 5880 Ada 相較 RTX 5000 Ada 提升了4%。

3d unet

在圖表中可以看到，RTX 5000 Ada 每秒能夠生成約2.51張圖片，RTX 5880 Ada 每秒能夠生成約2.53張圖片。RTX 5880 Ada 相較 RTX 5000 Ada 有一定提升。

自然語言處理（NLP）

bert-99

在表中可以看到，RTX 5000 Ada 每秒可以回答2407.56個問題，RTX 5880 Ada 每秒可以回答2624.32個問題。RTX 5880 Ada 相較 RTX 5000 Ada 提升了9%。

篇幅有限，我們還對目標檢測模型YOLOv11、YOLOv12做了詳細的測試，可點擊鏈接查看，還能申請顯卡測試：https://rlzqlo1asm.feishu.cn/docx/DqYpdG1zjoCyfkxaaSNcFhUxneg

*與 NVIDIA 產(chǎn)品相關的圖片或視頻（完整或部分）的版權均歸 NVIDIA Corporation 所有。

生成海報

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