作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有1,677字】
傳統程式碼 GPU 推論生產力算力評估報告書
這是一份採用 o3-mini-high 進行推論彙總的報告，也是我很早就想完成的一份參考資料。隨著 ChatGPT 功能越來越進步，完成這樣的數據分析已經變得比過去簡單輕鬆。提供的各項數據僅供參考。
這裡採用 Llama 3 8B 模型當作計算基礎，實際上各位可以此本文為基礎去相對反推各位實際使用的模型大小，應該就能快速地完成估算。
關於 GPU 價格，將會陸續修正。
一、報告背景與目的
隨著 AI 推理應用在軟體開發、程式碼自動化產生等領域的應用日益普及，工程師可藉由將部分傳統程式碼（以 50,000 tokens 為單位）傳送給 AI 進行推理來加速開發流程。本報告根據各 GPU 在 Llama 3 8B 模型推理時的理論數據，評估其在 8 小時工作日內的生產力，並比較 Apple M4 Max 筆電 SoC 與傳統桌面 GPU（RTX 系列）之間的差異，進而分析若將系統從 Apple M4 Max 換成 RTX 5090，可獲得的生產力改善效益。
二、評估假設與計算方式
- 推理速度：各 GPU 在 Llama 3 8B 模型推理下的理論 token 輸出速度，單位為 tokens/sec。
- 工作時間假設：以 8 小時工作日計算（8 小時 = 28,800 秒）。
- 單位程式碼定義：每個單位程式碼定義為 50,000 tokens。
- 計算步驟：
- 8H 工作日 (Tokens)：推理速度 × 28,800 秒。
- 單位程式碼 工作日可處理數：將 8 小時內產生的 tokens 總數除以 50,000。
- 8H 工作日 每小時 可處理 (次數)：將工作日可處理數除以 8 小時。
- 8H/單位程式碼 每次處理需 (分鐘)：每小時可處理次數的倒數乘以 60 分鐘，即 60 ÷ (每小時可處理次數)。
- 價格資料：依據各大購物平台、科技媒體報導與市場估算，新貨與二手價格均以新台幣計算，採用 1 美元 ≒ 30 新台幣換算。
三、傳統程式碼 GPU 推論生產力表格
下表整合了 RTX 5090、RTX 4090、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3070 Ti、RTX 4060 Ti 以及 Apple M4 Max（128GB）在 Llama 3 8B 模型推理時的理論表現數據與價格參考：
| 名稱 | Llama 3 8B 推理速度 (Tokens/sec) | TDP | 8H 工作日 (Tokens) | 單位程式碼 (50,000 tokens) 工作日可處理數 | 8H 工作日 每小時 可處理 (次數) | 8H/單位程式碼 每次處理需 (分鐘) | 二手/全新 價格 (TWD) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 (預估) | 350 | 500W | 10,080,000 | 201.6 | 25.2 | 2.38 | 全新：約100,000 |
| RTX 4090 | 300 | 450W | 8,640,000 | 172.8 | 21.6 | 2.78 | 二手：約60,000 |
| RTX 3090 | 220 | 350W | 6,336,000 | 126.72 | 15.84 | 3.79 | 二手：約23,000–35,000 |
| RTX 3080 Ti 12GB | 200 | 350W | 5,760,000 | 115.2 | 14.4 | 4.17 | 二手：約20,000 |
| RTX 3070 Ti 8GB | 170 | 290W | 4,896,000 | 97.92 | 12.24 | 4.90 | 二手：約12,000–15,000 |
| RTX 4060 Ti 16GB | 100 | 160W | 2,880,000 | 57.6 | 7.2 | 8.33 | 全新：約15,000；二手：約9,000–10,500 |
| Apple M4 Max (128GB) | 50 (平均值，介於 40～60) | 約 70W | 1,440,000 | 28.8 | 3.6 | 16.67 | 全新：約108,000–120,000；二手：約90,000–105,000 |
四、使用案例分析 — 以 Apple M4 Max 與 RTX 5090 為例
案例背景：
假設一位工程師每日投入傳統程式碼開發，利用 AI 推理（以 Llama 3 8B 模型進行推理，每次處理一個 50,000 tokens 的單位程式碼），原本使用 Apple M4 Max 筆電系統，其理論上：
- 每次處理一個單位程式碼需約 16.67 分鐘，
- 每工作日（8 小時）可處理約 28.8 個單位程式碼，
- 平均每小時可處理約 3.6 次。
若將系統換成 RTX 5090，則：
- RTX 5090 的推理速度為 350 tokens/sec，
- 8 小時內可產生約 10,080,000 tokens，
- 每工作日可處理 10,080,000 ÷ 50,000 ≈ 201.6 次，
- 平均每小時可處理 201.6 ÷ 8 ≈ 25.2 次，
- 每次處理僅需 60 ÷ 25.2 ≈ 2.38 分鐘。
改善效益：
- 相較於 Apple M4 Max，每次處理時間由約 16.67 分鐘縮短到約 2.38 分鐘，縮短約 7 倍；
- 每工作日可處理的單位程式碼數量從約 28.8 次提升至約 201.6 次，理論上提高約 7 倍；
- 因此，工程師可以大幅提升工作效率，縮短等待時間，快速完成更多程式碼單元的 AI 推理處理。
五、結論
本報告綜合評估了不同 GPU 在 Llama 3 8B 模型推理下的理論生產力，並以「傳統程式碼（50,000 tokens）」作為單位程式碼進行效率計算。
- 若使用 Apple M4 Max（128GB），每日 8 小時工作日內約可處理 28.8 個單位程式碼，每次處理約需 16.67 分鐘。
- 相較之下，若更換為 RTX 5090，則每日可處理 201.6 個單位程式碼，每次處理所需時間僅約 2.38 分鐘。
這意味著，從 Apple M4 Max 換成 RTX 5090，理論上能夠將生產力提升約 7 倍，非常適合需要大量 AI 推理作業的工作流程。但同時也需考慮 RTX 5090 較高的功耗與散熱要求，適用於桌面工作站或專業伺服器，而 Apple M4 Max 則具備便攜與低功耗優勢，適合移動辦公。
六、參考資料
- 部分數據參考自 TechPowerUp、LaptopMedia、各大購物平台與中文科技部落格（如《快科技》、《量子位》）等資料。
- 價格換算依據約 1 美元 = 30 新台幣。
後記
經過以上推論，大概就可看出，要有多少生產力，相對需要投入多少費用預估，一目了然，簡單容易。
如果還有迷思 Apple M4 Max 跑 AI 推論很強，這個表格可以提供相對參考。
用白話說，每次送出一個程式碼內容約 50K token 給 AI 推理修正，你需要等 16 分鐘。哇塞！這會等到天昏地老，腦海中的思緒會當機中斷。
如果改用 RTX 5090，只要等 2.38 分鐘。這樣和公司建議，老闆應該會立刻支持更換設備。因為時間就是金錢。哈！ 🙂
所以過年期間為什麼有那麼多人搶先排隊，甚至還有前三天就拿座椅睡袋去排隊搶購 RTX 5090，應該就能理解了。