最近后台总收到私信：“我的模型在4090上总报显存不足，换5090真的能解决吗？”其实不少人对5090的32GB显存和4090的24GB显存差距没有直观概念，今天就用实测数据告诉你：哪些场景下，5090是“刚需”，4090再强也顶不住。
小编在天罡智算平台（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 |
哪些人必须选5090？
做大模型研究，尤其是参数量超100亿的同学；
专注高分辨率图像/视频生成的创作者；
搞实时AI推理（如视频分析、动态交互）的开发者。
如果只是跑7B、13B模型或512x512图像生成，4090的24GB显存和1.01TB/s带宽完全够用，时费1.04元/卡时（夜间0.52元）比5090更划算。但要是涉及上述“超纲”场景，5090的32GB显存和1.8TB/s带宽就是“硬门槛”。
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