**测了小编亲5090和4090运行各种模型的性能对比，必须买5090吗？
2025年1月7日，英伟达在CES展会，推出了新一代基于Blackwell架构的GPU RTX 5090。最近很多小伙伴都在问小编，是不是必须要买5090卡了？今天，小编为大家分析这两款卡，在不同应用场景中的差异。
为了客观地对比，小编做了对比测试。5090卡发布后，已经有很多厂商迅速行动，开始售卖5090卡资源。小编发现天罡智算平台（tiangangaitp.com/gpu-market）…
性能参数对比****
| 对比项**** | RTX 5090**** | RTX 4090**** |
|---|---|---|
| NVIDIA架构 | Blackwell | Ada Lovelace |
| 显存 | 32GB GDDR7 | 24GB GDDR6X |
| 显存位宽 | 512位 | 384位 |
| 显存带宽 | 1.8 TB/s | 1.01 TB/s |
| CUDA核心数 | 21760 | 16384 |
| Tensor核心数 | 680 | 512 |
| CUDA核心FP16 | 104.8 TFlops | 82.58 TFlops |
| Tensor核心FP16 | 419 TFlops | 330.3 TFlops |
| Tensor核心FP4 | 3352 TOPS | 不支持 |
| 应用场景**** | 测试项目**** | RTX 5090**** | RTX 4090**** | 性能提升**** | 关键原因**** |
|---|---|---|---|---|---|
| 文本生成（大语言模型） | Llama 3.1-8B（128 token生成） | 195 token/s | 123 token/s | +58% | 架构优化+显存带宽（1.8TB/s） |
| Llama 3.1-32B模型（int4量化） | 50 token/s | 22.3 token/s | +124% | FP4 Tensor Core支持 | |
| 图像生成（AIGC） | SDXL FP16（单图生成） | 7秒 | 10秒 | +43% | CUDA核心数提升（21,760 vs 16,384） |
| Flux模型（FP4量化） | 5秒 | 10秒 | +100% | 专用FP4计算单元 | |
| 大模型推理服务 | LLaMA3-70B（单卡QPS） | 42 | 36 | +16.7% | 显存容量优化（32GB GDDR7） |
| AI训练 | 70B模型预训练（1E tokens） | 70小时（4卡） | 100小时（4卡） | -30%耗时 | 稀疏训练加速 |
| DistilBERT微调 | 254秒 | 127秒 | -50% ↓ | 驱动未优化（CUDA 12.4适配不足） | |
| T5-Large文本摘要 | 44.7秒 | 38.2秒 | -14.7% ↓ | 散热触发降频 | |
| 3D创作 | D5渲染器（高负载场景） | 160 FPS | 87 FPS | +84% | RT Core升级（三角形处理能力×100倍） |
| 功耗与兼容性 | 峰值功耗 | 575W | 450W | +125W | 双风扇散热设计优化 |
| 游戏渲染 | 《赛博朋克2077》（4K光追+DLSS） | 238 FPS | 109 FPS | +118% | DLSS 4多帧生成技术 |
| 在天罡智算平台租用5090和4090的流程**** |
在天罡智算的官网（tiangangaitp.com/gpu-market）…
点击5090或4090卡的图片，在页面的右侧，会显示5090或4090卡的详情，当前支持按照卡时计费，根据实际使用量，先使用后付费。并且支持潮汐定价，每天夜间有10个小时，能够享受半价优惠。根据您的算力需求量，一个容器支持挂载1、2、4、8个5090或4090卡。点击选择镜像的下拉菜单，可以选择预装的操作系统和开发框架。然后点击申请资源。
综合来看，5090在处理大型数据集、AI训练、复杂渲染任务时具有更为出色的表现，在性能上确实优于4090。对于那些追求极致性能、需要进行高负载计算或者专业创作的人群，5090无疑是一个更好的选择。
然而，4090依然是一款非常强大的显卡，对于绝大部分玩家和专业用户来说，它的性能已经足够满足需求。
因此，您需要根据自己业务的实际需求，来选择合适自己的GPU卡。
