NVIDIA vs AMD vs Apple Silicon：三阵营横评
跑本地大模型，GPU 是最核心的硬件。目前市面上的消费级和专业级 GPU 主要分三大阵营：NVIDIA、AMD 和 Apple Silicon。我们的数据库收录了 66 款硬件、3838 条排名数据，本文基于这些数据，客观对比三家的优劣势。
三阵营概览
| 阵营 | GPU 数量 | 排名数 | 平均评分 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA | 35 款 | 2134 条 | 47.6 |
| AMD | 12 款 | 707 条 | 47.7 |
| Apple Silicon | 14 款 | 780 条 | 48.6 |
| 纯 CPU | 5 款 | 217 条 | 29.5 |
纯 CPU 的平均评分仅 29.5，差距明显，说明本地推理场景中 GPU 几乎是必需品。以下重点分析三家 GPU 阵营。
NVIDIA：最多选择，性能登顶
NVIDIA 在数据库中共有 35 款 GPU，占总数的一半以上，选择范围最广。性能方面同样领跑：H100 (80GB) 以 94.4 分位居榜首，RTX 5090 (32GB) 以 94.3 分紧随其后，RTX 4090 (24GB) 也拿到了 92.4 分的高分。CUDA 生态的成熟度和 llama.cpp 等框架的优先优化，让 NVIDIA 成为最省心的选择——几乎任何框架开箱即用。
AMD：选择少，但上限不低
AMD 仅有 12 款 GPU 入选，数量上远不及 NVIDIA，但平均评分 47.7 与 NVIDIA 的 47.6 几乎持平。其旗舰 RX 7900 XTX (24GB) 拿到 91.3 分，性能上限并不逊色。ROCm 生态近年追赶明显，在 Linux 下的体验已经大幅改善，加上相对更亲民的定价，AMD 是性价比玩家的不错选择。
Apple Silicon：统一内存是双刃剑
Apple 的 M 系列芯片采用统一内存架构（Unified Memory），不走传统 VRAM 路线。虽然规格上不直接对标独立 GPU，但实际表现令人惊喜：M1 Ultra (64GB) 和 M2 Ultra (64GB) 均拿到 91.1 分，接近 AMD 旗舰水平。统一内存的优势在于 CPU 和 GPU 共享大容量内存池，可加载超大模型；短板则是 M4 Max (48GB) 仅 81.4 分，且 Mac 平台在框架支持和社区工具方面仍不如 x86 + NVIDIA 丰富。
小结
选哪家，取决于你的核心诉求：追求最强性能和最广兼容性，NVIDIA 仍是首选；看重性价比且不排斥折腾，AMD 值得考虑；需要大容量统一内存且工作在 Mac 生态内，Apple Silicon 也能交出满意答卷。三家各有长短，数据说话，没有非黑即白的答案。