GPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 TFLOPS vs M3/M4/M5 Max — LLM-Inferenzleistungsvergleich

GPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 vs M3/M4/M5 Max — LLM-Inferenzleistungsvergleich

Hardware-Spezifikationen und Spitzen-TFLOPS

Bei der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle hat die Wahl der Hardware erheblichen Einfluss auf die Leistung. Die folgende Tabelle vergleicht die wichtigsten Spezifikationen von NVIDIA RTX GPUs und Apple M-Serie Max Chips.

Promptverarbeitungsleistung (Filling) bei verschiedenen Kontextgrößen

Die Promptverarbeitung, auch als Prefilling bekannt, umfasst die Kodierung eines großen Eingabekontexts. Diese Phase ist rechengebunden. NVIDIA GPUs zeichnen sich durch ihre hohen Tensor-Core-TFLOPS aus. Die folgende Tabelle zeigt die ungefähre Zeit in Sekunden zur Verarbeitung von Kontexten mit 50k, 100k, 250k und 500k Tokens. Niedriger ist besser. Die Schätzungen basieren auf einem 13B-Parameter-Modell mit FP16.

Decodierungsgeschwindigkeit (Token-Generierung)

Nach der Promptverarbeitung generiert das Modell Tokens einzeln. Dieser Prozess ist speicherbandbreitenbegrenzt. Für Modelle, die in den VRAM passen, sind NVIDIA GPUs deutlich schneller. Wenn ein Modell jedoch den VRAM überschreitet, behält die einheitliche Speicherarchitektur von Apple eine konstante Geschwindigkeit ohne Verlangsamung durch Paging bei.

Vorteil des einheitlichen Speichers: Einzelner M5 Max vs. mehrere RTX 3090

Der einheitliche Speicher von Apple ermöglicht es einem einzelnen Laptop, Modelle mit bis zu 128 GB Parametern zu halten. Um diese Kapazität mit NVIDIA zu erreichen, sind mehrere GPUs erforderlich. Beispielsweise bieten fünf RTX 3090 insgesamt 120 GB VRAM, aber dies bringt erhebliche Nachteile mit sich.

Leistungsaufnahme, Wärme und Portabilität

Das MacBook Pro M5 Max verbraucht unter typischer LLM-Inferenzlast nur 30–60 W, erzeugt minimale Wärme und keinen Lüfterlärm. Im Gegensatz dazu verbraucht eine einzelne RTX 4090 bis zu 450 W, was eine robuste Kühlung erfordert, die hörbare Geräusche verursacht. Die Multi-GPU-Option ist noch anspruchsvoller. Für Benutzer, die große Modelle unterwegs ausführen müssen, ist das MacBook Pro die einzig praktikable Wahl. Für stationäre Setups, bei denen die maximale Anzahl von Tokens pro Sekunde Priorität hat, bleibt NVIDIA ungeschlagen.

Fazit

Wählen Sie NVIDIA RTX GPUs, wenn Ihre Modelle in 24–32 GB VRAM passen und Sie rohe Decodierungsgeschwindigkeit und Promptverarbeitungsdurchsatz priorisieren. Wählen Sie Apple M-Serie Max (insbesondere M5 Max mit 128 GB), wenn Sie große Modelle (70B+ Parameter) lokal ausführen müssen, Portabilität und Ruhe benötigen oder Energieeffizienz schätzen. Die einheitliche Speicherarchitektur von Apple bietet einen entscheidenden Vorteil für die lokale Inferenz im großen Maßstab, jedoch auf Kosten einer geringeren Spitzenleistung.