提到AI模型部署，大家第一反应都是NVIDIA的卡，但其实AMD的旗舰RX7900XTX也不少人关注——毕竟价格低一截，性能到底能不能打？
小编在天罡智算平台同时租了这两款卡，实测了模型训练、推理的表现，今天就来扒一扒两者的差异，给“想尝鲜AMD”的朋友一个参考。
性能参数对比
| 对比项**** | RTX5090**** | RTX4090**** |
|---|---|---|
| NVIDIA架构 | Blackwell | AdaLovelace |
| 显存 | 32GBGDDR7 | 24GBGDDR6X |
| 显存位宽 | 512位 | 384位 |
| 显存带宽 | 1.8TB/s | 1.01TB/s |
| CUDA核心数 | 21760 | 16384 |
| Tensor核心数 | 680 | 512 |
| CUDA核心FP16 | 104.8TFlops | 82.58TFlops |
| Tensor核心FP16 | 419TFlops | 330.3TFlops |
| Tensor核心FP4 | 3352TOPS | 不支持 |
实际表现差在哪？
AI任务效率：
跑ResNet-50训练，4090比7900XTX快40%——因为Tensor核心对FP16计算有硬件加速，而7900XTX只能靠通用计算单元，效率低很多。
但如果是纯图形渲染（比如Blender），两者速度差距不到10%。
软件生态：
NVIDIA的卡插上去就能跑PyTorch，AMD则需要装ROCm驱动，而且部分模型（比如StableDiffusion的某些插件）还没完全适配，可能出现报错。
价格优势：
天罡智算上，7900XTX的时费是0.85元/卡时，比4090的1.04元便宜近20%，适合预算紧张、且任务对AI加速依赖不高的场景。
适用人群画像
选4090：AI研究者、深度学习工程师，尤其是跑Transformer、LLM等依赖Tensor核心的模型，优先选NVIDIA，省掉适配麻烦。
选7900XTX：图形工作站用户，或跑传统机器学习（如SVM、随机森林）的场景，能用更低成本搞定，性价比更高。
如果你主要做AI模型部署，建议优先考虑4090；如果是多场景兼顾，且能接受轻微的适配成本，7900XTX值得一试。想测哪款？天罡智算上都能租到，新用户还有3小时免费时长，快去试试～
