跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 用户
  • 群组
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(不使用皮肤)
  • 不使用皮肤
折叠
品牌标识

抡锤者

  1. 主页
  2. AI硬件
  3. 84gb的6000d和72gb的pro5000 差不多价格

84gb的6000d和72gb的pro5000 差不多价格

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
20 帖子 9 发布者 185 浏览
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • 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

    1 条回复 最后回复
    0
    • 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

      1 条回复 最后回复
      0
      • 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
        0
        • 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
          0
          • 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
            S 离线
            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
            0
            • 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
              0
              • 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
                F 离线
                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
                0
                • 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
                  0
                  • 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
                    0
                    • 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
                      0
                      • 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。

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • 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
                          0
                          • 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
                            0
                            • Rocky LawR 离线
                              Rocky LawR 离线
                              Rocky Law
                              编写于 最后由 编辑
                              #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

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • B 离线
                                B 离线
                                blackjack
                                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

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • Rocky LawR 离线
                                  Rocky LawR 离线
                                  Rocky Law
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #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
                                  0

                                  你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                  厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置,并可选择接收新回复通知(通过邮件或推送通知)。您还能收藏书签、为帖子顶,向社区成员表达您的欣赏。

                                  有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                                  注册 登录
                                  回复
                                  • 在新帖中回复
                                  登录后回复
                                  • 从旧到新
                                  • 从新到旧
                                  • 最多赞同


                                  • 登录

                                  • 没有帐号? 注册

                                  • 登录或注册以进行搜索。
                                  • 第一个帖子
                                    最后一个帖子
                                  0
                                  • 版块
                                  • 最新
                                  • 标签
                                  • 热门
                                  • 用户
                                  • 群组