Лучшие потребительские видеокарты для ИИ в 2025 году

Бум искусственного интеллекта в 2025 году достиг новых высот, и видеокарты теперь используются не только геймерами. Nvidia и AMD превратили свои последние графические решения в мощные инструменты для работы с ИИ, оснастив их быстрой памятью, специализированными тензорными ядрами и поддержкой низкоточных вычислений, что делает их идеальными для генеративного ИИ, инференса языковых моделей и обучения нейросетей.

Если вы работаете со Stable Diffusion, настраиваете LLaMA или запускаете трансформерные модели локально, вот видеокарты, которые заслуживают вашего внимания.

Nvidia RTX 5090

GeForce RTX 5090 возглавляет текущее поколение с непревзойдённой производительностью в задачах ИИ. Основанная на архитектуре Blackwell, эта карта оснащена 32 ГБ памяти GDDR7 с пропускной способностью 1,79 ТБ/с. Она использует тензорные ядра 5-го поколения и поддерживает новые форматы данных, такие как FP4 и FP8, что ускоряет инференс и обучение. Карта демонстрирует до 838 TOPS в INT8 и превосходит 80-гигабайтный A100 в тестах языковых моделей, достигая более 5800 токенов в секунду с оптимизированными моделями.

Stable Diffusion работает на RTX 5090 значительно быстрее, чем на RTX 4090. Первые тесты показывают увеличение скорости до 2 раз при использовании FP4. При TDP 575 Вт карта требует серьёзного охлаждения и мощного блока питания, но для разработчиков ИИ, работающих локально, прирост производительности оправдывает её габариты и нагрев.

Nvidia RTX 5080

RTX 5080 предлагает многие из тех же функций ИИ, что и 5090, но по более доступной цене. Она оснащена 16 ГБ памяти GDDR7 с пропускной способностью 960 ГБ/с. Её тензорные ядра 5-го поколения поддерживают операции FP4 и FP8, а карта обеспечивает около 450 TOPS для INT8-инференса. При TDP 360 Вт и меньшем количестве CUDA-ядер, чем у 5090, она сохраняет высокую производительность в генеративном ИИ.

На практике RTX 5080 демонстрирует на 10-20% лучшие результаты в тестах ИИ по сравнению с RTX 4080 Super. В некоторых задачах инференса она даже опережает RTX 4090 благодаря более быстрой памяти и новым тензорным возможностям. Это делает её отличным выбором для работы с языковыми и диффузионными моделями, умещающимися в 16 ГБ видеопамяти.

Nvidia RTX 4090

RTX 4090 остаётся золотым стандартом для задач ИИ среди массовых пользователей. Она оснащена 24 ГБ памяти GDDR6X с пропускной способностью около 1 ТБ/с. Карта использует тензорные ядра 4-го поколения и поддерживает операции FP16 и BF16, обеспечивая более 330 TFLOPS в FP16 и отличную производительность как в обучении, так и в инференсе.

Языковые модели до 30 миллиардов параметров могут работать на RTX 4090 с 8-битной квантизацией. Stable Diffusion и другие модели генерации изображений также выигрывают от высокой вычислительной мощности карты. Несмотря на появление новых решений, RTX 4090 остаётся надёжным выбором для профессионалов в области ИИ.

Nvidia RTX 4080 Super и 4070 Ti Super

Nvidia выпустила RTX 4080 Super и 4070 Ti Super в начале 2024 года. Эти обновлённые версии на архитектуре Ada Lovelace улучшили пропускную способность памяти и производительность в ИИ. RTX 4080 Super оснащена 16 ГБ GDDR6X с пропускной способностью 736 ГБ/с, тензорными ядрами 4-го поколения и обеспечивает до 418 TOPS в INT8. При TDP 320 Вт она остаётся эффективной для обучения и инференса среднего масштаба.

RTX 4070 Ti Super также получила 16 ГБ памяти и улучшенную шину. Она обеспечивает около 353 TOPS в INT8 при TDP 285 Вт. Хотя она не может сравниться с RTX 4090 или 5080 по вычислительной мощности, она отлично справляется с локальным инференсом языковых моделей и генерацией изображений, что делает её хорошим выбором для разработчиков с ограниченным бюджетом.

AMD Radeon RX 9070 XT

Основанная на RDNA 4, RX 9070 XT привносит значительные улучшения в поддержку ИИ в линейке Radeon. Карта включает ускорители ИИ второго поколения, поддержку FP8 и улучшенный трассировщик лучей. Она оснащена 16 ГБ GDDR6 с пропускной способностью 640 ГБ/с и обеспечивает около 48,7 TFLOPS в FP32.

RX 9070 XT демонстрирует около 389 TOPS в INT8. При TDP 300 Вт она поддерживает ROCm в Linux, обеспечивая совместимость с PyTorch и TensorFlow. Карта идеально подходит для игр с ИИ, масштабирования FSR4 и небольших задач инференса.

AMD Radeon AI Pro R9700

Radeon AI Pro R9700 — это профессиональная видеокарта AMD, предназначенная для разработчиков ИИ и творческих специалистов. Она оснащена 32 ГБ GDDR6 и использует ту же архитектуру RDNA 4, что и 9070 XT, но с удвоенным количеством вычислительных блоков. Карта обеспечивает около 383 TOPS в INT8, поддерживает FP8 и работает при TDP 300 Вт.

R9700 поддерживает ROCm в Linux и Windows, что делает её самым дружелюбным к разработчикам решением AMD. Большой объём видеопамяти позволяет тонко настраивать и запускать языковые модели, превышающие возможности серии RX. Она отлично работает в многокарточных конфигурациях и позиционируется как экономичная альтернатива профессиональным картам Nvidia.