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抡锤者

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84gb的6000d和72gb的pro5000 差不多价格

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  • CS6C 在线
    CS6C 在线
    CS6
    编写于 最后由 编辑
    #4

    https://item.taobao.com/item.htm?id=1052983962058&mi_id=0000lNeDCs1ITyBXqagtBhfvgmJlX1bXFlOOdgIwkca7pyw&spm=a21xtw.29178619.0.0&xxc=shop&skuId=6093376673767
    看到這個..... 可惜人在台灣

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    • kop wangK kop wang

      如果去掉其他风险(改散热、无显示能力、店铺不是京东自营等),6000D肯定是划算的。
      你担心的兼容问题一般来讲不存在。

      但是,一般的主板都不提供两个满血pcie插槽,甚至两个pcie对等x8都没有,一般都是x16+x4的组合。

      Rocky LawR 离线
      Rocky LawR 离线
      Rocky Law
      编写于 最后由 编辑
      #5

      @kop-wang 这个应该问题不大吧,x4的位置就放算力卡,反正推理都在显存里面运行,不进行数据交换,可能也就是第一次加载模型影响点速度

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      • CS6C 在线
        CS6C 在线
        CS6
        编写于 最后由 编辑
        #6

        我自己的M B是 Asus ProArt B850-Creator WiFi NEO 就有支持x8 *2

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        • 九龙杨生九 在线
          九龙杨生九 在线
          九龙杨生
          编写于 最后由 编辑
          #7

          他这种可能还是要改造散热对个人玩家比较麻烦吧,我看了96G RTX6000的拆解,感觉个人玩家很难搞啊

          S 1 条回复 最后回复
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          • S 离线
            S 离线
            stxpnet
            编写于 最后由 编辑
            #8

            京东84G 6000D 5月初才4万2呢? 啥时候能降价啊啊啊啊啊啊.

            F 1 条回复 最后回复
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            • 九龙杨生九 九龙杨生

              他这种可能还是要改造散热对个人玩家比较麻烦吧,我看了96G RTX6000的拆解,感觉个人玩家很难搞啊

              S 离线
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              stxpnet
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @九龙杨生 散热简单,淘宝买个12cm或者10Cm的暴力扇加导风口

              1 条回复 最后回复
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              • 九龙杨生九 在线
                九龙杨生九 在线
                九龙杨生
                编写于 最后由 编辑
                #10

                那还行,主要现在未阉割版价格超10W了~~看来弟版还是有性价比

                1 条回复 最后回复
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                • S stxpnet

                  京东84G 6000D 5月初才4万2呢? 啥时候能降价啊啊啊啊啊啊.

                  F 离线
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                  fly86
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @stxpnet 84G啥时候有4.2w的价哦,pro 5000 72G都没有低于5w

                  1 条回复 最后回复
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                  • Rocky LawR 离线
                    Rocky LawR 离线
                    Rocky Law
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    思来想去还是84gb的6000d换算,仅从AI使用角度考虑的话,大显存还是刚需

                    Tony WangT 1 条回复 最后回复
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                    • 5 在线
                      5 在线
                      566656661
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      差不多價格當然就是84gb的6000d啊

                      不過除了ComfyUI之外其實我想不到太多這麽大的VRAM要怎麽用就是了 😂

                      CS6C 1 条回复 最后回复
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                      • Rocky LawR Rocky Law

                        思来想去还是84gb的6000d换算,仅从AI使用角度考虑的话,大显存还是刚需

                        Tony WangT 在线
                        Tony WangT 在线
                        Tony Wang
                        超级版主
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        @Rocky-Law

                        价格差不多的话, 架构又相同, 显存多肯定更划算, 而且6000D性能也比 5000 高.

                        不过6000的功耗是5000的两倍, 散热, 噪音你也得考虑一下.

                        Rocky LawR 1 条回复 最后回复
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                        • Tony WangT Tony Wang

                          @Rocky-Law

                          价格差不多的话, 架构又相同, 显存多肯定更划算, 而且6000D性能也比 5000 高.

                          不过6000的功耗是5000的两倍, 散热, 噪音你也得考虑一下.

                          Rocky LawR 离线
                          Rocky LawR 离线
                          Rocky Law
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @Tony-Wang 感谢回复,我看到评测说标称是功耗600w,但是实际满载400w,比pro5000也就多100吧,散热噪音确实是个问题,要好好想想怎么弄。

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                          • 5 566656661

                            差不多價格當然就是84gb的6000d啊

                            不過除了ComfyUI之外其實我想不到太多這麽大的VRAM要怎麽用就是了 😂

                            CS6C 在线
                            CS6C 在线
                            CS6
                            编写于 最后由 编辑
                            #16

                            @566656661 多人在線聊.....聊天

                            5 1 条回复 最后回复
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                            • CS6C CS6

                              @566656661 多人在線聊.....聊天

                              5 在线
                              5 在线
                              566656661
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              @CS6

                              這就是對外了

                              1 条回复 最后回复
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                              • Rocky LawR 离线
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                                Rocky Law
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                                #18

                                研究了2天,还是别上6000d了,低精度推理算力只有6000的15%而已,算力还不如pro5000,只有5000的一半,显存你说他大吧,玩fp32高精度一张卡84g也装不了什么模型啊,组个几张就有点说法了,一张没啥用

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                                  编写于 最后由 编辑
                                  #19

                                  你是根据什么指标得出以上结论的,Tensor core数量,缓存带宽?大家都是Blackwell,都支持nvf4

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                                    #20

                                    grok给的结论:RTX PRO 6000D 在 FP4/FP8/FP16/FP32 等精度下的官方/可靠规格数据确实远低于完整 PRO 6000,基本符合你说的“约 15%”水平(具体 14-15% 左右)。 以下是基于 NVIDIA 官方文档、HPE QuickSpecs 等可靠来源的准确数据(非推算),重点对比三款卡。
                                    官方 Tensor 性能对比(峰值,含 sparsity 等优化时)

                                    RTX PRO 6000 Blackwell(完整版,96GB,工作站/服务器版):
                                    FP4 Tensor:~4 PFLOPS(4000 TOPS/AI TOPS)
                                    FP8 Tensor:~2 PFLOPS(2000 TOPS)
                                    FP16 / BF16 Tensor:~1 PFLOP(1000+ TFLOPS 范围,不同来源略有 1001 等)
                                    FP32:125 TFLOPS(单精度)

                                    RTX PRO 6000D(中国特供/84GB 版):
                                    FP4 Tensor:593 TFLOPS(约完整 6000 的 14.8%)
                                    FP8 Tensor:296 TFLOPS(约 14.8%)
                                    FP16 / BF16 Tensor:148 TFLOPS(约 14.8%)
                                    TF32:~74 TFLOPS
                                    FP32:约 110 TFLOPS 或更低(Max-Q 版类似,完整版 125 TFLOPS 对应砍幅一致)

                                    RTX PRO 5000 Blackwell(72GB 版典型):
                                    Tensor 核心数 ~440(完整 6000 的 ~58%)
                                    FP32:~65-74 TFLOPS
                                    FP4/FP8/FP16 等低精度:大致按核心/规格比例 ~50-60% 于完整 6000(具体 FP4 预计 2000+ TOPS 级别,但无 6000D 那么极端砍削)。实际推理中 5000 72GB 在中型负载下接近或略优于 6000D 的低精度算力。

                                    数据来源说明:完整 6000 来自 NVIDIA 官方 datasheet(FP4 4 PFLOPS 等);6000D 来自 HPE 等 OEM QuickSpecs 的明确列出性能值;5000 来自 Exxact/NVIDIA 系列对比。Blackwell Tensor Core 低精度高度依赖核心数、时钟和带宽,6000D 的砍削主要体现在这些硬件规格上(CUDA/Tensor 核心 -17%,带宽/时钟下调,导致整体低精度算力大幅缩水)。

                                    1 条回复 最后回复
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