材料人测试客服小陈
我们先看下Pro6000与H100、H200的对比。
| 特性 | RTX PRO 6000系列 | H100/H200系列 |
| 产品定位 | “AI+图形”融合计算平台 | 纯AI与超算加速器 |
| 架构 | Blackwell（图形与AI平衡） | Hopper（纯AI优化） |
| 核心功能 | 第四代RT Core（光追）、Tensor Core（AI） | Transformer Engine、专用AI张量核心 |
| 显存配置 | 96GB GDDR7（带宽1.1TB/s） | H100: 80GB HBM3；H200: 141GB HBM3e（带宽4.8TB/s） |
| 功耗 | 300W–600W（多版本） | H100: 550W–700W；H200: 700W |
| 价格 | 约7-9万 | 约17-25万 |
显然，能够以H100不到一半的价格买到更高显存，性价比算是比较高的。
Pro6000 一共发布了三个版本，分别是工作站版、服务器版、Max-Q版，以下是三个版本的对比：
| 参数 | 工作站版 | 服务器版 | Max-Q版 |
| TDP功耗 | 600W | 最高600W（被动散热） | 300W |
| 核心频率 | 2.6GHz | 2.6GHz | 2.5GHz |
| 单精度性能 | 125 TFLOPS | 125 TFLOPS | ≈100 TFLOPS（推算值） |
| 显存配置 | 512-bit 96GB GDDR7 ECC | 同工作站版 | 同工作站版 |
| 散热设计 | 开放式双风扇 | 无风扇被动散热 | 单风扇涡轮散热 |
注：三版本均基于GB202核心（24,064 CUDA核心），显存带宽1792 GB/s（服务器版因散热设计可能略低至1600 GB/s）
选择倒也简单，单机塔式工作站就选工作站版，多卡塔式工作站选Max-Q版，多卡机架式服务器可选服务器版或Max-Q版。
因为定位是“AI+图形”融合计算平台，我们就来看下单卡、双卡、8卡各自可以运行多大的模型。
1. 单卡配置（96GB显存）
实际可用显存：约88–90GB（扣除系统/框架开销）
支持模型范围：
70B级模型（如Llama 70B）：4-bit量化后约40GB，剩余显存可支持15K tokens上下文。
30B–48B级模型（如DeepSeek-R1）：8-bit量化下约30–48GB，可流畅运行长上下文推理（如32K tokens）。
130B级轻量化模型：需3-bit量化（约49GB），但推理速度受限。
2. 双卡配置（192GB显存）
显存池化效果：通过NVLink实现显存合并，可用容量达180–185GB。
支持模型范围：
130B–180B模型：4-bit量化约90–108GB，剩余显存支持超长上下文（>100K tokens）。
70B模型全精度：全参数加载约140GB，适合高精度科研需求。
多任务并发：同时运行2个70B 4-bit模型（各占40GB）或4个30B模型。
性能瓶颈：需确保PCIe 5.0 x16通道及高速互联，避免通信延迟影响吞吐。
3.4卡配置（384GB显存）
显存池化：可用容量约360–370GB，适合千亿级模型。
支持模型范围：
300B–400B模型（如Megatron-Turing NLG）：4-bit量化约180–240GB，可处理企业级长文本分析。
180B模型全精度：全参数加载约360GB，支持无损推理。
大规模多模型服务： 并发运行4个70B 4-bit模型 + 1个30B模型； 或部署10+个7B–13B模型集群（如医疗/金融专用小模型）。
4.8卡配置（768GB显存）
显存池化：实际可用显存约700–720GB（扣除框架开销与冗余）
支持模型范围：
千亿级模型（400B以内）：4-bit量化下流畅运行，适合企业级AI服务；
高并发模型集群：5–6个70B模型或数十个小模型，满足多租户需求；
MoE架构万亿模型：稀疏激活显著节省显存。
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