推論 GPU CP 值分析內部技術評估

1. 基準數據（客觀來源）

Ultralytics YOLO26 官方性能指標，benchmark 硬體為 NVIDIA T4（TensorRT）。文件未提供 5090/3060 直接數字，故 GPU 間換算由規格推導，並以 T4 錨定驗算。

YOLO26n 僅 2.4M 參數 / 5.4 GFLOPs，屬極輕量模型 → 單張推論時 GPU 難以被餵飽，這是後面「換算比值隨批次而變」的根因。

2. 換算：一張 5090 抵幾張 3060

小模型吞吐取決於瓶頸落點，三個客觀比值：

換算成實務吞吐

• 單路 / 小 batch（延遲綁定）：小模型餵不飽 5090 的 21,760 核，優勢打折、受頻寬主導 → 約 5×
• 多路串流＋動態批次（吞吐綁定）：多鏡頭批在一起餵，5090 才展得開 → 接近 8×
• 正式區的多鏡頭推論屬後者 → 合理值 一張 5090 ≈ 6–8 張 3060

T4 錨定驗算：YOLO26n 在 T4 為 588 FPS(batch1)；3060 算力/頻寬與 T4 同級(約 0.8–1.1×)，5090 約 T4 的 5–8× → 比值一致落在 5–8×。

3. CP 值：貴 20 倍，只快 8 倍

純看「每一分錢買到多少推論吞吐」，3060 完勝約 2.5 倍（單路情境甚至到 4 倍）。

4. 把差距吃回去的三個隱藏成本

要達到「一台雙 5090 主機」的吞吐需要 ~16 張 3060，這時：

5. T4 / L4 vs 5090（推論專用卡對照）

T4 / L4 是 NVIDIA 的資料中心推論卡（YOLO26 官方 benchmark 就是用 T4）。它們不比原始算力，而是比每瓦效能、解碼能力、密度、合法性——這才是多鏡頭 24/7 推論的關鍵。附 3060 對照。

效率指標（推論 TCO 真正該看的）

三個關鍵解讀

• 每瓦效能：L4 完勝（1.68，是 5090 的 2.3 倍、3060 的 5.6 倍）。24/7 長跑時電費是主導成本，這條最重要。要湊出一張 5090 的算力，走 L4 只需 245W（vs 5090 自身 575W），省 57% 電力。
• 解碼才是多路瓶頸，L4 為此而生：L4 有 2× NVDEC＋強媒體引擎、專為「大量視訊串流＋輕量 AI」設計，多鏡頭解碼吞吐遠勝消費卡；YOLOn 算力用不完，能餵幾路常是被解碼卡住，這點 L4 佔絕對優勢。
• 原始每元算力：消費卡贏（3060 最便宜、5090 次之）；T4/L4 較貴是因為你付的是低功耗、單槽密度、資料中心授權、可靠度。5090 只有在需要單卡最大算力/大 VRAM（訓練、重模型）時才划算，跑 YOLOn 推論是耗電的殺雞牛刀。

補充：T4 是 2018 Turing、已接近 EOL，除非能收到便宜二手，否則新採購應直接看 L4（同單槽 70W 級、但 Ada 架構、24GB、AV1、解碼更強）。

6. 客觀結論與建議

下一步（可精算）

把「維持雙 5090 vs 3060 farm vs L4 vs 先上 Triton」四方案，用正式區實際鏡頭路數與模型數算成完整 TCO 對照表（卡數 / 主機 / 總價 / 功耗 / 三年電費）。需提供：正式區同時推論路數、每路 FPS、每路模型數。