AI性能
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AI图像生成：在AI图像生成SDXL FP16测试中，RTX 5090的图像生成速度在7秒左右，相比RTX 4090的10秒以上，性能提升了43%。
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AI文本生成：基于Procyon测试Phi-3.5-mini、Mistral-7B、Llama-3.1-8B、Llama-2-13B等模型，RTX 5090的性能总分领先RTX 4090约35%，平均生词速度领先46%。
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大模型推理：在部署LLaMA3-70B推理服务时，RTX 5090的单卡QPS为42，相比RTX 4090的36提升了16.7%；8卡并发时，RTX 5090服务器支持144会话，较RTX 4090方案减少23%的服务器用量。### AI性能
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AI图像生成：在AI图像生成SDXL FP16测试中，RTX 5090的图像生成速度在7秒左右，相比RTX 4090的10秒以上，性能提升了43%。
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AI文本生成：基于Procyon测试Phi-3.5-mini、Mistral-7B、Llama-3.1-8B、Llama-2-13B等模型，RTX 5090的性能总分领先RTX 4090约35%，平均生词速度领先46%。
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大模型推理：在部署LLaMA3-70B推理服务时，RTX 5090的单卡QPS为42，相比RTX 4090的36提升了16.7%；8卡并发时，RTX 5090服务器支持144会话，较RTX 4090方案减少23%的服务器用量。
图形处理性能
- 3D渲染：在主流建筑可视化软件D5渲染器中，RTX 5090在负载极高的别墅场景中，平均帧数可达160帧，而RTX 4090只能达到87帧左右，性能提升显著。
- 视频编解码：RTX 5090在达芬奇测试中，其硬件编码与14900K CPU软件编码相比，性能提升明显，能够更高效地完成视频编解码任务。
计算性能
- Transformer类模型训练：中科院计算所实验表明，在Transformer类模型训练中，RTX 5090的第三代Tensor Core使稀疏训练效率提升37%，硬件利用率稳定在92%以上。
- 深度学习算法训练与推理：RTX 5090能够显著缩短深度学习算法的训练时间，相比前代产品，训练时间可能缩短至几天甚至更短，具体取决于模型的复杂性和数据集的大小。在推理阶段，RTX 5090同样表现出色，能够实时处理大量的数据并给出准确的预测结果。
- 自然语言处理：在处理大规模语料库和训练语言模型时，RTX 5090能够提供更高效的计算支持，例如在机器翻译任务中，RTX 5090能够显著提高翻译的速度和准确性。
- 量子计算模拟：在Gaussian 16量子化学套件测试中，RTX 5090的DFT计算速度较RTX 4090提升24%，内存带宽为1.5TB/s，支持直接加载3GB人类基因组数据，混合精度误差控制在1.2×10⁻⁷以下。
- 生物信息学：使用AlphaFold2进行蛋白质折叠预测时，RTX 5090的单卡日处理量可达1,327序列，相比RTX 4090提升了32%；在冷冻电镜数据处理中，8卡集群完成4Å分辨率重构仅需7.3小时。
性能稳定性
- 多卡并行：标准版RTX 5090在高负载、多卡并行场景下，能够稳定发挥其强大性能，未出现类似RTX 5090D的“3秒锁算力”或功耗锁死等性能限制。在长达3分钟的持续高强度压力测试下，两张RTX 5090的GPU核心频率持续稳定在2.5GHz以上，功耗稳定在575W左右，利用率保持在99%左右，显存被大量占用，符合运行70B大模型的预期。
性能对比
- 与RTX 4090对比：RTX 5090的着色、光线追踪和Tensor性能分别比RTX 4090提升了26.5%、66.5%和154%。在pp512测试中，RTX 5090的每秒处理速度为7173.34 t/s，相比RTX 4090的5165.43 t/s，速度提升了38.87%；在tg512测试中，RTX 5090的每秒处理速度为45.52 t/s，相比RTX 4090的30.22 t/s，速度提升了50.63%。
- 与A100对比：在pp512测试中，RTX 5090的每秒处理速度为7173.34 t/s，相比A100的4711.67 t/s，速度提升了52.24%；在tg512测试中，RTX 5090的每秒处理速度为45.52 t/s，相比A100的37.57 t/s，速度提升了21.16%。
