Ein wichtiger Benchmark für die Nutzung von Grafikkarten in der KI ist der G3D Mark, der im Verhältnis zum Preis betrachtet werden kann, um ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis zu ermitteln. Basierend auf den aktuellsten Daten, die ich finden konnte, bieten folgende Grafikkarten ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis:

- Radeon RX 6650 XT
- Radeon RX 6600M
- GeForce RTX 3060
- GeForce RTX 3060 Ti
- Radeon RX 6750 XT
- Radeon RX 6500 XT
- GeForce RTX 3050
- Radeon RX 6700 XT
- Radeon RX 6600 XT
- GeForce RTX 4060 Ti

Beachten Sie jedoch, dass nicht alle diese Karten optimal für alle Arten von KI-Workloads sind. Insbesondere bei rechenintensiven Anwendungen wie Deep Learning können leistungsfähigere Karten wie die RTX 3090 und RTX 4090 tatsächlich eine bessere Leistung bieten, trotz ihres höheren Preises und höheren Stromverbrauchs. Es ist auch möglich, die Leistung dieser Karten durch Begrenzung ihrer Stromaufnahme zu optimieren, was die Kühlungsanforderungen reduziert und die Stromversorgung erleichtert.

Ich konnte leider keine spezifischen Empfehlungen für die besten Grafikkarten für Deep Learning im Jahr 2023 finden. Es kann jedoch erwähnt werden, dass die NVIDIA A100 Tensor Core GPU oft für ihre hervorragenden Leistungen in Deep Learning Anwendungen gelobt wird.

Bitte beachten Sie, dass sich die Preise und die Verfügbarkeit dieser Karten ständig ändern können und Sie sollten immer die aktuellsten Informationen überprüfen, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen.