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GPU vs CPU vs Apple Silicon para LLMs locais: Análise de desempenho

·11 min de leitura·By Hans Kuepper · Founder of PromptQuorum, multi-model AI dispatch tool · PromptQuorum

A RTX 5090 domina em velocidade (200 tok/s em modelos 8B), mas Mac Studio M2 Ultra executa Llama 3.3 70B nativamente a 35 tok/s — algo que nenhuma GPU de consumo consegue igualar. A largura de banda de memória explica a diferença de velocidade de 30–40× entre GPU e CPU.

A RTX 5090 domina em velocidade bruta com 200 tok/s no Llama 3.2 8B, mas Mac Studio M2 Ultra (192 GB de memória unificada) executa Llama 3.3 70B nativamente a 35 tok/s — algo que nenhuma GPU de consumo consegue igualar. A inferência somente por CPU a 5 tok/s é impraticável para uso em tempo real. Este guia compara as três arquiteturas em termos de largura de banda de memória, custo e casos de uso em abril de 2026.

Key Takeaways

  • GPU NVIDIA (RTX 5090): 200 tok/s em 8B — mais rápida para modelos até 24 GB VRAM.
  • Apple Silicon (M-series): única arquitetura de consumo capaz de executar 70B nativamente.
  • CPU (somente): 5–15 tok/s — viável para uso ocasional, impraticável para uso regular.
  • A largura de banda de memória explica a diferença de velocidade: GPU 1,8 TB/s vs CPU 50 GB/s.
  • Para 7B–13B: GPU NVIDIA ganha em custo-benefício. Para 70B+: Apple Silicon é a única opção de consumo.

Comparativo de desempenho: GPU vs CPU vs Apple Silicon

ArquiteturaExemploVelocidade 8BVelocidade 70BCusto (2026)
GPU NVIDIARTX 5090 (24 GB)150–200 tok/sNão cabe (precisa de offloading)$2.000–2.500
GPU NVIDIARTX 5060 Ti (16 GB)40–60 tok/sNão cabe em VRAM$450–500
Apple SiliconMac Studio M2 Ultra (192 GB)80–100 tok/s30–40 tok/s$3.999+
Apple SiliconMac mini M4 Pro (64 GB)60–80 tok/s10–15 tok/s$2.299
Somente CPURyzen 9 7950X5–15 tok/s2–5 tok/s$300–500

GPU NVIDIA: a melhor opção para 7B–13B

Para modelos de 7B–13B, as GPUs NVIDIA oferecem o melhor custo-benefício. RTX 5060 Ti 16 GB ($450) executa Llama 3.3 8B a 40–60 tok/s.

  • CUDA: Ecossistema maduro, todos os frameworks de ML suportam NVIDIA nativamente.
  • VRAM: Limite fixo — um modelo de 70B Q4 precisa de ~40 GB VRAM, além de qualquer GPU de consumo única.
  • Multi-GPU: Duas GPUs podem ser combinadas, mas a configuração é complexa.
  • Melhor para: Uso diário com modelos 7B–13B, fine-tuning, experimentação.

Apple Silicon: única opção de consumo para 70B

A memória unificada do Apple Silicon elimina o limite de VRAM — o Mac Studio M2 Ultra (192 GB) executa qualquer modelo que caiba em sua memória.

  • Memória unificada: CPU e GPU compartilham o mesmo pool de memória — sem limite de VRAM separado.
  • Metal: Framework GPU da Apple, suportado nativamente pelo Ollama e llama.cpp.
  • Silencioso: Sem ruído de ventilador em inferência leve.
  • Melhor para: Modelos 70B+, uso discreto em escritório, macOS como plataforma principal.

Perguntas frequentes sobre GPU vs CPU vs Apple Silicon

GPU ou Apple Silicon para LLMs locais?

Depende do tamanho do modelo. Para 7B–13B: GPU NVIDIA é mais rápida e mais econômica. Para 70B+: Apple Silicon (Mac Studio M2 Ultra/M3 Ultra) é a única opção de consumo com memória suficiente.

A CPU é viável para LLMs locais?

Para uso ocasional e modelos pequenos (3B–7B), sim — 5–15 tok/s é utilizável. Para uso interativo regular, uma GPU de entrada (RTX 4060, $280) oferece 20–25 tok/s — uma diferença perceptível.

Qual arquitetura é melhor para PT-BR?

Todos funcionam igualmente bem para português — a língua é determinada pelo modelo, não pelo hardware. Aya 8B (multilíngue) e Qwen são boas opções para PT-BR em qualquer arquitetura.

A Note on Third-Party Facts

This article references third-party AI models, benchmarks, prices, and licenses. The AI landscape changes rapidly. Benchmark scores, license terms, model names, and API prices can shift between the time of writing and the time you read this. Before making deployment or compliance decisions based on this article, verify current figures on each provider's official source: Hugging Face model cards for licenses and benchmarks, provider websites for API pricing, and EUR-Lex for current GDPR and EU AI Act text. This article reflects publicly available information as of May 2026.

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Apple Silicon vs NVIDIA para LLMs locais 2026: velocidade