AI应用下：RTX4090和RTX5090对比

随着实时生成AI、Transformer模型的深入发展，企业对GPU算力的要求越来越高。NVIDIA RTX4090因较高的性价比成为多数商家的首选，但是随着新一代显卡NVIDIA RTX5090的发布，这款GPU也有望成为新一代AI模型发展的助推剂。那么到底是选择RTX4090还是RTX5090？接下来本文将详细介绍两款显卡在参数、性能、成本效益方面的差异，并在文末简单介绍如何利用国外服务器最大限度发挥这两款显卡的优势，以帮助商家做出正确选择。

一、NVIDIA RTX4090和RTX5090参数对比

规格参数	NVIDIA GeForce RTX 5090	NVIDIA GeForce RTX 4090
架构	Blackwell	Ada Lovelace
晶体管数量	920 亿	763 亿
CUDA 核心数	21760	16384
Shader 性能	125 TFLOPS	83 TFLOPS
Tensor Core	第五代，3,352 AI TOPS	第四代，1,321 AI TOPS
Ray Tracing	第四代，318 TFLOPS	第三代，191 TFLOPS
Clock Speed	2.01 GHz / 2.41 GHz	2.23 GHz / 2.52 GHz
DLSS 支持	DLSS 4	DLSS 3 / 3.5
显存容量	32 GB GDDR7	24 GB GDDR6X
内存总线宽度	512-bit	384-bit
内存带宽	1.8 TB/s	1 TB/s
功耗 (TDP)	575W	450W
建议零售价	$2600	$1800

注：最终以 NVIDIA 官方发布为准。

二、RTX4090和RTX5090 AI性能对比

为了更清晰地展示RTX 5090相比RTX 4090，更加优越的AI推理性能，使用不同配置的LLaMA模型进行了一系列基准测试。测试指标为每秒生成的 Token 数（token/sec），涵盖多种典型场景，以模拟真实工作负载下的表现差异。

测试模型	RTX 4090	RTX 5090	性能提升幅度
LLaMA 3.1 8B – Q4（测试 A）	126	167	0.325
LLaMA 3.1 8B – Q4（测试 B）	95	104	0.095
LLaMA 3.1 8B – Q4（测试 C）	108	126	0.167
LLaMA 3.1 8B – Instruct（FP16）	53	82	0.547
LLaMA 3.1 8B – Instruct（Q8）	87	123	0.414
LLaMA 3.2 3B – Q4	218	253	0.161
LLaMA 3.2 1B – Q4	338	384	0.136
LLaMA 3.2 3B – Q4（替代配置）	125	253	1.024
LLaMA 3.2 3B – Instruct（FP16）	108	159	0.472
LLaMA 3.2 1B – Instruct（FP16）	239	327	0.368

注：

以上测试基于相同运行环境下进行，包括PyTorch、CUDA驱动版本以及LLM推理框架（如 llama.cpp）。
不同模型、量化精度（如 Q4, Q8）和 FP16 配置会对性能结果造成明显影响。
某些测试中性能差异较大，可能与软件优化状态有关。

三、RTX4090和RTX5090成本效益对比

价格是硬件选择中的关键因素。RTX 4090的定价为1800美元，RTX 5090的售价为2600美元，比RTX 4090上涨了大约44.44%的价格，提供了约35%的性能提升，这样一看，更高的成本意味着每单位性能的整体成本将成为用户的一个重要考量。

对于其工作负载已能由RTX 4090充分处理的用户来说，较低的价格可能在成本和性能之间提供了更高的吸引力。相反那些对更高内存容量和增强处理能力有需求的用户，可能会发现RTX 5090更适合他们的应用。

四、RTX4090和RTX5090核心改进对比

两款GPU之间的一个显著差异是核心数量的增长差异。RTX 5090配备了21760个CUDA核心和680个Tensor核心，RTX4090则拥有16384个CUDA核心和512个Tensor核心，CUDA和Tensor核心都增加了大约32.8%。

理论上二者性能提升的比例相同，然而在实践中，时钟速度、内存带宽和软件优化等因素也在决定整体性能方面发挥着重要作用。基准测试数据表明，虽然某些场景与理论改进相符或超出，但其他场景则显示出更适度的增长。了解这些细微之处可以帮助用户评估额外的硬件资源是否能满足特定的性能要求。

将这些数字视为更广泛性能图景的一部分至关重要。RTX 5090中的额外核心有助于增强并行处理，这可以导致数据密集型应用和大规模模型训练中更快的计算。这种额外的容量对于涉及实时数据处理或复杂模拟的任务尤其有利。

五、RTX4090和RTX5090实际性能对比

虽然基准测试提供了宝贵的见解，但最终重要的是实际性能。RTX 5090和RTX 4090部署在各种应用中，从深度学习研究、AI模型训练到复杂模拟和数据分析。

例如在实时推理或高吞吐量数据分析中，RTX 5090提供的额外性能可以减少延迟并提高整体系统响应能力，在RTX 4090的现有容量足以满足需求的场景中，节省的成本可能超过性能的边际收益。

商家在进行RTX4090和RTX5090应用场景对比评估时，建议考虑自己的任务性质、数据集大小和性能要求。

总的来说，RTX5090以更加先进的功能和规格可以很好的应用于AI人工智能驱动、3D创作、实时推理等领域，但是如果商家将稳定性和成本效益做为优先考量，则RTX4090是首选。

六、GPU服务器部署

当企业越来越注重AI人工智能部署时，物理服务器中的GPU服务器凭借强大的并行计算能力、高带宽显存与存储的优势成为释放RTX4090和RTX5090性能的关键。

毕竟在以上对比二者的核心改进时，就说到二者的性能是否能完全发挥还受到内存带宽、时钟速度等因素的影响，一般来说，GPU服务器至少需要一个高性能的多核CPU、足够的RAM（通常至少32GB，更大模型可能需要更多）以及快速的存储设备（如NVMe SSD）。

HostEase RTX4090和RTX5090显卡服务器不对显存带宽做限制，可以根据自己的需求选择相应的大小。

其中RTX5090 GPU服务器位于美国犹他州数据中心，端口速度高达10G，内存采用最新硬件96GB DDR5，并搭配3.84TB NVME Gen4硬盘。RTX4090 GPU服务器支持犹他州、新泽西、纽约、达拉斯机房，可提供单卡、双卡和八卡配置，可选不限流量和50T流量。

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