SiamCafe.net Blog
Technology

การ์ดจอ nvidia ทุกรุ่น

การดจอ nvidia ทก รน
การ์ดจอ nvidia ทุกรุ่น | SiamCafe Blog
2025-06-02· อ. บอม — SiamCafe.net· 11,548 คำ

การ์ดจอ NVIDIA ทุกรุ่น

การ์ดจอ NVIDIA ทุกรุ่น GeForce RTX 4000 Ada Lovelace DLSS 3 Ray Tracing CUDA AI ML เกม 1080p 1440p 4K

รุ่นCUDA CoresVRAMTDPราคา (บาท)เหมาะกับ
RTX 406030728GB115W10-13Kเกม 1080p
RTX 4060 Ti43528/16GB160W13-18Kเกม 1080p Ultra
RTX 4070588812GB200W18-22Kเกม 1440p
RTX 4070 Super716812GB220W20-25Kเกม 1440p แนะนำ
RTX 4070 Ti Super844816GB285W26-32Kเกม 1440p Ultra
RTX 4080 Super1024016GB320W35-42Kเกม 4K
RTX 40901638424GB450W55-70K4K Ultra / AI

Specifications

# === NVIDIA RTX 4000 Series Specs ===

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GPUSpec:
    model: str
    cuda_cores: int
    vram: str
    memory_bus: str
    boost_clock: int
    tdp: int
    psu_rec: str
    price_thb: str
    perf_1440p: str

specs = [
    GPUSpec("RTX 4060", 3072, "8GB GDDR6", "128-bit",
        2460, 115, "PSU 500W+ (8-pin x1)",
        "10,000-13,000", "55 FPS (1440p Ultra Avg)"),
    GPUSpec("RTX 4060 Ti 8GB", 4352, "8GB GDDR6", "128-bit",
        2535, 160, "PSU 550W+ (8-pin x1)",
        "13,000-16,000", "65 FPS"),
    GPUSpec("RTX 4070", 5888, "12GB GDDR6X", "192-bit",
        2475, 200, "PSU 650W+ (12VHPWR)",
        "18,000-22,000", "80 FPS"),
    GPUSpec("RTX 4070 Super", 7168, "12GB GDDR6X", "192-bit",
        2475, 220, "PSU 650W+ (12VHPWR)",
        "20,000-25,000", "90 FPS"),
    GPUSpec("RTX 4070 Ti Super", 8448, "16GB GDDR6X", "256-bit",
        2610, 285, "PSU 700W+ (12VHPWR)",
        "26,000-32,000", "100 FPS"),
    GPUSpec("RTX 4080 Super", 10240, "16GB GDDR6X", "256-bit",
        2550, 320, "PSU 750W+ (12VHPWR)",
        "35,000-42,000", "120 FPS"),
    GPUSpec("RTX 4090", 16384, "24GB GDDR6X", "384-bit",
        2520, 450, "PSU 850W+ (12VHPWR)",
        "55,000-70,000", "160+ FPS (4K Ultra)"),
]

print("=== NVIDIA RTX 4000 Specs ===")
for s in specs:
    print(f"\n  [{s.model}]")
    print(f"    CUDA: {s.cuda_cores} | VRAM: {s.vram} ({s.memory_bus})")
    print(f"    Boost: {s.boost_clock} MHz | TDP: {s.tdp}W")
    print(f"    PSU: {s.psu_rec}")
    print(f"    Price: {s.price_thb} บาท | Perf: {s.perf_1440p}")

AI/ML Usage

# === NVIDIA GPU for AI/ML ===

@dataclass
class AIUseCase:
    use_case: str
    min_vram: str
    recommended_gpu: str
    framework: str
    note: str

ai_cases = [
    AIUseCase("LLM Inference 7B (Q4)",
        "6GB+ VRAM",
        "RTX 4060 8GB (พอดี) RTX 4070 12GB (สบาย)",
        "llama.cpp / Ollama / text-gen-webui",
        "Q4 Quantized 7B Model ≈ 4-5GB VRAM"),
    AIUseCase("LLM Inference 13B (Q4)",
        "10GB+ VRAM",
        "RTX 4070 Ti Super 16GB (แนะนำ)",
        "llama.cpp / Ollama / vLLM",
        "Q4 Quantized 13B Model ≈ 8-10GB VRAM"),
    AIUseCase("LLM Inference 70B (Q4)",
        "20GB+ VRAM",
        "RTX 4090 24GB (พอดี) Multi-GPU",
        "llama.cpp / vLLM / TGI",
        "Q4 Quantized 70B Model ≈ 20-24GB VRAM"),
    AIUseCase("Stable Diffusion (SDXL)",
        "8GB+ VRAM",
        "RTX 4060 8GB (พอ) RTX 4070+ (เร็ว)",
        "Automatic1111 / ComfyUI / Forge",
        "SDXL ≈ 6-8GB VRAM Generation 10-30 วินาที"),
    AIUseCase("Fine-tuning (LoRA)",
        "12GB+ VRAM",
        "RTX 4070 Super 12GB+ RTX 4090 24GB",
        "Unsloth / Axolotl / PEFT",
        "LoRA Fine-tune 7B ≈ 10-12GB VRAM"),
    AIUseCase("Training (Full)",
        "24GB+ VRAM",
        "RTX 4090 24GB (หรือ Multi-GPU / Cloud)",
        "PyTorch / TensorFlow / DeepSpeed",
        "Full Training ต้อง VRAM มาก ใช้ Cloud ดีกว่า"),
]

print("=== AI/ML GPU Guide ===")
for a in ai_cases:
    print(f"\n  [{a.use_case}] Min VRAM: {a.min_vram}")
    print(f"    GPU: {a.recommended_gpu}")
    print(f"    Framework: {a.framework}")
    print(f"    Note: {a.note}")

Buying Guide

# === GPU Buying Guide ===

@dataclass
class BuyingGuide:
    budget: str
    recommended: str
    use_case: str
    psu: str

guides = [
    BuyingGuide("10,000-13,000 บาท",
        "RTX 4060",
        "เกม 1080p High-Ultra | AI Inference เล็ก | Streaming",
        "PSU 500W+ (8-pin x1)"),
    BuyingGuide("13,000-20,000 บาท",
        "RTX 4060 Ti 16GB หรือ RTX 4070",
        "เกม 1080p Ultra / 1440p Medium | Stable Diffusion",
        "PSU 550-650W+ (8-pin x1 / 12VHPWR)"),
    BuyingGuide("20,000-26,000 บาท",
        "RTX 4070 Super ★ แนะนำ",
        "เกม 1440p High-Ultra | AI Inference | Content Creation",
        "PSU 650W+ (12VHPWR)"),
    BuyingGuide("26,000-35,000 บาท",
        "RTX 4070 Ti Super",
        "เกม 1440p Ultra | Ray Tracing | AI 13B Models",
        "PSU 700W+ (12VHPWR)"),
    BuyingGuide("35,000-45,000 บาท",
        "RTX 4080 Super",
        "เกม 4K High | Ray Tracing 1440p | Content Creation Pro",
        "PSU 750W+ (12VHPWR)"),
    BuyingGuide("55,000+ บาท",
        "RTX 4090",
        "เกม 4K Ultra | AI Training | LLM 70B | Professional",
        "PSU 850W+ (12VHPWR)"),
]

print("=== Buying Guide ===")
for g in guides:
    print(f"\n  Budget: {g.budget}")
    print(f"    ★ {g.recommended}")
    print(f"    Use: {g.use_case}")
    print(f"    PSU: {g.psu}")

เคล็ดลับ

NVIDIA GeForce RTX 4000 Series มีรุ่นอะไรบ้าง

RTX 4060 4060Ti 4070 4070Super 4070TiSuper 4080Super 4090 Ada Lovelace DLSS 3 Ray Tracing CUDA Tensor AV1 Reflex

เปรียบเทียบแต่ละรุ่นอย่างไร

RTX 4070 Super คุ้มค่าสุด RTX 4060 ถูกสุด RTX 4090 แรงสุด VRAM 8-24GB TDP 115-450W FPS 55-160+ Ray Tracing

ใช้สำหรับ AI/ML ได้ไหม

CUDA Tensor Cores PyTorch TensorFlow LLM 7B RTX 4060 13B RTX 4070TiSuper 70B RTX 4090 Stable Diffusion LoRA Training VRAM

วิธีเลือกทำอย่างไร

งบ 10K RTX 4060 งบ 20-25K RTX 4070 Super งบ 55K+ RTX 4090 เกม 1080p 1440p 4K AI PSU Case Connector VRAM

สรุป

การ์ดจอ NVIDIA ทุกรุ่น RTX 4060-4090 Ada Lovelace DLSS 3 Ray Tracing CUDA AI ML VRAM RTX 4070 Super คุ้มค่าสุด

📖 บทความที่เกี่ยวข้อง

อัพเดทการ์ดจอ nvidiaอ่านบทความ → การ์ดจอ nvidiaอ่านบทความ → การ์ดจอหน้าที่อ่านบทความ → การ์ดจอโน๊ตบุ๊คราคาอ่านบทความ → การ์ดจออ่านบทความ →

📚 ดูบทความทั้งหมด →