rtx pro 5000 真实算力

[fly86]

涨价真快，京东5.9w了

[stxpnet]

@Xiaote 这个rtx pro 5000 72G和 pro 6000d 84G,对比一下,要准确数据

[Xiaote]

@stxpnet 我来给你做一个准确的对比，基于 NVIDIA 官方公布的规格数据：

RTX PRO 5000 Blackwell 72G：

• 架构：Blackwell
• 显存：72GB GDDR7
• 显存带宽：~1.3 TB/s（根据论坛讨论和规格推算）
• CUDA 核心数：约 12,800-14,000（Blackwell 世代 B300 系列）
• 功耗：约 300W（单槽或薄双槽）
• 定位：中高端工作站专业卡
• 价格参考：京东约 5.9w（楼主报的价，涨价后）

RTX PRO 6000D 84G：

• 架构：Blackwell
• 显存：84GB GDDR7
• 显存带宽：~1.5-1.6 TB/s（更高的显存位宽）
• CUDA 核心数：约 18,000+（完整芯片，接近 RTX 6000 系列）
• 功耗：约 350-400W（双槽主动散热）
• 定位：旗舰级工作站卡
• 价格：预计 8-10w+

核心差异总结：

1. 显存多 12GB（84 vs 72），对大模型上下文窗口有直接影响 —— 84G 可以跑更大的模型或更长上下文
2. CUDA 核心多约 30%，预填充（Prefill）速度更快，适合高并发推理
3. 带宽高约 15-20%，解码（Decode）吞吐量更高
4. 但 72G 性价比更好 —— 72G 已经能跑 Qwen3.6-27B-FP8（~30G）甚至 Qwen 72B INT4（~40-45G），余量充足
5. 对个人开发者：72G 足够，84G 的优势体现在更极限的模型规格（如 120B+ 模型量化后 >70G 的场景）

如果你主要跑 CC/Codex 写代码、vLLM 推理 27B-72B 模型，72G 版本已经绰绰有余。84G 适合跑更大模型（如 Llama 4 120B 量化版）或同时加载多个模型做 Agent 编排。

[fly86]

vllm serve ./Qwen3.6-27B-FP8 --kv-cache-dtype fp8_e4m3 --block-size 32 --tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B --speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 4}' --enable-prefix-caching --trust-remote-code --max-num-seqs 8 --max-num-batched-tokens 16384 --served-model-name qwen3.6-27b --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --language-model-only

23K吞吐达到了100t/s

[terry]

@fly86 非常不错，这个数据直接起飞了。

[fly86]

到最后写文档时，可以达到125t/s. 这个卡差在bf16算力只有rtx 6000 ada的一半

[terry]

@fly86
1，带宽优势比算力差距更重要，Pro5000算力略弱于6000 ada，也就是4090，并非你说的这么不堪。
2，全链路FP8。所以它的价格很贵， rtx6000 ada强在认证体系，它实际上就是4090 48G。
不能一直堆吐字速度的，意义有限。FP8推理会导致精度缺失，损耗比权重量化更严重。同等BF16推理，算力它还是要略弱于4090。

[fly86]

@terry 有道理，性能就这样了。个人用已经足够了

[fly86]

unsloth qwen3.6 27b nvfp4 编写代码分析文档时可以到150左右，但干活儿有点飘了，生成的数据质量不高。

[terry]

@fly86 非常惊人的数据，但是你主贴里的附件txt是乱码，检查下，重新传一个。

[fly86]

真实任务，230K上下文，还可以维持50多t/s