RTX PRO 6000 Blackwell kontra multi-GPU. Wyniki testów mówią jasno

Jak pokazał test, jeden GeForce RTX PRO 6000 może konkurować, a w niektórych aspektach nawet przewyższać konfiguracje złożone z kilku popularnych kart konsumenckich. Podważa to więc często powtarzane teorie, że zestawy kilku GPU będą najlepszym rozwiązaniem do pracy z wymagającymi modelami sztucznej inteligencji.

Testy przeprowadzono na modelu MiniMax M2.7 230B, który należy do bardzo dużych systemów inferencyjnych i wymaga sporych zasobów sprzętowych. W badaniu porównano kilka konfiguracji bazujących na kartach NVIDII, w tym zestawy z czterema kartami RTX 5090, czterema RTX 4090 oraz pojedynczym RTX PRO 6000. Nie zabrakło także kompaktowego systemu NVIDIA DGX Spark. Wszystkie konfiguracje korzystały z tej samej metody kwantyzacji i identycznych ustawień testowych, co pozwoliło na bezpośrednie porównanie wyników.

Jak to wygląda w praktyce?

Pod względem szybkości generowania tokenów pojedynczy RTX PRO 6000 osiągnął wynik bardzo zbliżony do czterech kart RTX 5090. Różnice były niewielkie i w praktyce trudne do zauważenia w codziennym użytkowaniu. Wyraźnie słabiej wypadła konfiguracja z czterema RTX 4090, natomiast DGX Spark, mimo dużej ilości pamięci, oferował znacznie niższą wydajność w tym konkretnym scenariuszu. Pokazuje to, że sama liczba kart czy ilość pamięci VRAM nie zawsze przekłada się bezpośrednio na proporcjonalny wzrost mocy obliczeniowej.

Jak pokazał test, jeden GeForce RTX PRO 6000 może konkurować, a w niektórych aspektach nawet przewyższać konfiguracje złożone z kilku popularnych kart konsumenckich. Podważa to więc często powtarzane teorie, że zestawy kilku GPU będą najlepszym rozwiązaniem do pracy z wymagającymi modelami sztucznej inteligencji.

MiniMax M2.7 is 230B params. Can you actually run it at home?

I tested Unsloth's UD-IQ3_XXS (80GB) on 4 different rigs:
🟠 4x RTX 4090 (96GB): 71.52 tok/s, TTFT 1045ms
🟢 4x RTX 5090 (128GB): 120.54 tok/s, TTFT 725ms
🟡 1x RTX PRO 6000 (96GB): 118.74 tok/s, TTFT 765ms
🟣 DGX… pic.twitter.com/yK8bGg6RtX

— stevibe (@stevibe) April 18, 2026

Znacznie większe różnice pojawiają się jednak przy analizie zużycia energii. Zestawy z czterema kartami graficznymi potrafią pobierać od około 1800 W do nawet 2300 W, co stanowi ogromne obciążenie zarówno dla zasilacza, jak i całej infrastruktury. Dla porównania pojedynczy RTX PRO 6000 potrzebuje około 600 W, czyli nawet czterokrotnie mniej niż najbardziej rozbudowana konfiguracja. W praktyce oznacza to nie tylko niższe rachunki za prąd, ale także prostszą konfigurację sprzętową i mniejsze wymagania dotyczące chłodzenia.

Cena jako istotny czynnik

Nie bez znaczenia jest również cena. RTX PRO 6000 kosztuje 9500 dolarów, co w przeliczeniu daje około 38-40 tysięcy złotych. Z kolei RTX 5090 to wydatek rzędu 3500 USD, czyli około 15 tysięcy zł. Zestaw z czterema takimi układami może kosztować nawet około 56 000-60 000 zł. Ta różnica pokazuje, że choć rozwiązania multi-GPU oferują dużą elastyczność, nie zawsze są najbardziej opłacalne w kontekście konkretnych zastosowań.

Wnioski

Jak widać, przy pracy z dużymi modelami AI kluczowe znaczenie ma nie tylko surowa moc obliczeniowa, ale również efektywność architektury i ograniczenia wynikające z komunikacji między kartami.

W przypadku konfiguracji wieloukładowych pojawiają się dodatkowe narzuty, które mogą obniżać realną wydajność. Z tego powodu pojedyncze, bardziej zaawansowane GPU może okazać się lepszym wyborem, szczególnie dla osób, które chcą uruchamiać duże modele lokalnie bez budowania bardzo rozbudowanej infrastruktury.