ร้านค้าในเวียดนามเผยเซิร์ฟเวอร์ AI มูลค่า $30,000 ที่ใช้ RTX 5090 ถึง 7 ตัว พร้อมพลังงาน 4,000 วัตต์และหน่วยความจำ 224GB สถาปัตยกรรม Blackwell ช่วยให้ RTX 5090 เหมาะกับงาน AI แม้ราคาต่อการ์ดสูงถึง $4,000 นักพัฒนายอมลงทุนเพราะประสิทธิภาพที่เหนือกว่า อย่างไรก็ตาม Nvidia มุ่งขาย AI Accelerators มากกว่าการ์ดเกม ทำให้ RTX 5090 หาได้ยากและราคาสูง ตลาดมือสองอาจเป็นทางเลือกสำหรับคนที่มองหาการ์ดที่คุ้มค่ากว่า
✅ RTX 5090 มาพร้อมสถาปัตยกรรม Blackwell—ออกแบบเพื่อ AI โดยเฉพาะ
- รองรับ รูปแบบข้อมูลที่มีความแม่นยำต่ำกว่า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI
- แม้ราคาต่อการ์ดสูงถึง $4,000 นักพัฒนา AI ก็ยังยอมลงทุนเพราะประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
✅ เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้โครงสร้างแบบ “Open-Air GPU Frame”
- ใช้ PCIe riser cables เชื่อมต่อ GPU แต่ละตัว
- ใช้ Super Flower Leadex 2000W PSUs หลายตัวเพื่อรองรับกำลังไฟ
✅ หน่วยความจำรวม 224GB ไม่ใช่ “Unified Memory”
- นักพัฒนาต้องใช้เทคนิค Model Parallelism เพื่อแบ่งงานระหว่าง GPU
- ต่างจาก Blackwell Workstation Cards ที่มี VRAM สูงถึง 96GB ซึ่งเหมาะกับโมเดลที่มีพารามิเตอร์ซับซ้อน
✅ ราคา GPU สูงขึ้น เพราะ Nvidia เน้นขาย AI Accelerators มากกว่าการ์ดเกม
- Nvidia ใช้ เวเฟอร์จาก TSMC กับ B100/B200/B300 มากกว่าผลิต RTX
- ทำให้การ์ดเกม หาได้ยากและราคาสูงกว่าปกติ
✅ ตลาด GPU มือสองเริ่มน่าสนใจ
- รุ่นเก่าอย่าง RTX 4090 ที่มี 48GB VRAM ได้รับความนิยมในจีน
- อาจต้องใช้เวลาอีกหลายเดือนกว่าราคาการ์ดใหม่จะปรับตัว
https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/seven-rtx-5090-gpus-power-ai-server-worth-over-usd30-000-over-4000w-of-power-and-224gb-of-memory-in-a-single-frame
✅ RTX 5090 มาพร้อมสถาปัตยกรรม Blackwell—ออกแบบเพื่อ AI โดยเฉพาะ
- รองรับ รูปแบบข้อมูลที่มีความแม่นยำต่ำกว่า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI
- แม้ราคาต่อการ์ดสูงถึง $4,000 นักพัฒนา AI ก็ยังยอมลงทุนเพราะประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
✅ เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้โครงสร้างแบบ “Open-Air GPU Frame”
- ใช้ PCIe riser cables เชื่อมต่อ GPU แต่ละตัว
- ใช้ Super Flower Leadex 2000W PSUs หลายตัวเพื่อรองรับกำลังไฟ
✅ หน่วยความจำรวม 224GB ไม่ใช่ “Unified Memory”
- นักพัฒนาต้องใช้เทคนิค Model Parallelism เพื่อแบ่งงานระหว่าง GPU
- ต่างจาก Blackwell Workstation Cards ที่มี VRAM สูงถึง 96GB ซึ่งเหมาะกับโมเดลที่มีพารามิเตอร์ซับซ้อน
✅ ราคา GPU สูงขึ้น เพราะ Nvidia เน้นขาย AI Accelerators มากกว่าการ์ดเกม
- Nvidia ใช้ เวเฟอร์จาก TSMC กับ B100/B200/B300 มากกว่าผลิต RTX
- ทำให้การ์ดเกม หาได้ยากและราคาสูงกว่าปกติ
✅ ตลาด GPU มือสองเริ่มน่าสนใจ
- รุ่นเก่าอย่าง RTX 4090 ที่มี 48GB VRAM ได้รับความนิยมในจีน
- อาจต้องใช้เวลาอีกหลายเดือนกว่าราคาการ์ดใหม่จะปรับตัว
https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/seven-rtx-5090-gpus-power-ai-server-worth-over-usd30-000-over-4000w-of-power-and-224gb-of-memory-in-a-single-frame
ร้านค้าในเวียดนามเผยเซิร์ฟเวอร์ AI มูลค่า $30,000 ที่ใช้ RTX 5090 ถึง 7 ตัว พร้อมพลังงาน 4,000 วัตต์และหน่วยความจำ 224GB สถาปัตยกรรม Blackwell ช่วยให้ RTX 5090 เหมาะกับงาน AI แม้ราคาต่อการ์ดสูงถึง $4,000 นักพัฒนายอมลงทุนเพราะประสิทธิภาพที่เหนือกว่า อย่างไรก็ตาม Nvidia มุ่งขาย AI Accelerators มากกว่าการ์ดเกม ทำให้ RTX 5090 หาได้ยากและราคาสูง ตลาดมือสองอาจเป็นทางเลือกสำหรับคนที่มองหาการ์ดที่คุ้มค่ากว่า
✅ RTX 5090 มาพร้อมสถาปัตยกรรม Blackwell—ออกแบบเพื่อ AI โดยเฉพาะ
- รองรับ รูปแบบข้อมูลที่มีความแม่นยำต่ำกว่า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI
- แม้ราคาต่อการ์ดสูงถึง $4,000 นักพัฒนา AI ก็ยังยอมลงทุนเพราะประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
✅ เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้โครงสร้างแบบ “Open-Air GPU Frame”
- ใช้ PCIe riser cables เชื่อมต่อ GPU แต่ละตัว
- ใช้ Super Flower Leadex 2000W PSUs หลายตัวเพื่อรองรับกำลังไฟ
✅ หน่วยความจำรวม 224GB ไม่ใช่ “Unified Memory”
- นักพัฒนาต้องใช้เทคนิค Model Parallelism เพื่อแบ่งงานระหว่าง GPU
- ต่างจาก Blackwell Workstation Cards ที่มี VRAM สูงถึง 96GB ซึ่งเหมาะกับโมเดลที่มีพารามิเตอร์ซับซ้อน
✅ ราคา GPU สูงขึ้น เพราะ Nvidia เน้นขาย AI Accelerators มากกว่าการ์ดเกม
- Nvidia ใช้ เวเฟอร์จาก TSMC กับ B100/B200/B300 มากกว่าผลิต RTX
- ทำให้การ์ดเกม หาได้ยากและราคาสูงกว่าปกติ
✅ ตลาด GPU มือสองเริ่มน่าสนใจ
- รุ่นเก่าอย่าง RTX 4090 ที่มี 48GB VRAM ได้รับความนิยมในจีน
- อาจต้องใช้เวลาอีกหลายเดือนกว่าราคาการ์ดใหม่จะปรับตัว
https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/seven-rtx-5090-gpus-power-ai-server-worth-over-usd30-000-over-4000w-of-power-and-224gb-of-memory-in-a-single-frame
0 Comments
0 Shares
46 Views
0 Reviews