据外媒报道，NVIDIA新显卡RTX Pro 6000 Blackwell的表现说明，在运行大型AI模型时，高端单卡有时比主流多卡方案更高效，甚至能接近甚至超过四张NVIDIA GeForce RTX 5090。
在一项测试中，使用了2300亿参数模型MiniMax M2.7，在统一的IQ3_XXS量化、32K上下文和4096最大token设置下，对比了四种配置：
4×NVIDIA GeForce RTX 4090（96GB）：71.52 tok/s，TTFT 1045ms
4×NVIDIA GeForce RTX 5090（128GB）：120.54 tok/s，TTFT 725ms
1×NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell（96GB）：118.74 tok/s，TTFT 765ms
NVIDIA DGX Spark（128GB）：24.41 tok/s，TTFT 741ms
从生成速度来看，单张RTX Pro 6000几乎追平四张5090，而明显领先四张4090；DGX Spark则由于定位不同，性能较低。
但关键不只是速度，还有功耗差异：
4×4090：约1800W
4×5090：约2300W
RTX Pro 6000：约600W
DGX Spark整机：约240W
也就是说，RTX Pro 6000只用四分之一的功耗，就能接近四张5090的性能。
价格方面：
RTX 4090：约3000美元/张
RTX 5090：约3500美元/张（四张约14000美元）
RTX Pro 6000：约9500美元
DGX Spark：约4699美元
总体来看，多卡虽然能叠加显存，但也会带来通信开销和效率损失；而大显存单卡在性能、功耗和成本之间反而更均衡，尤其是在运行超大模型时优势明显。
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