RTX 5090 vs RTX 4090: AI 工作负载下，选择哪一款？

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AI
11 Jun, 2025

AI 计算正站在一个关键的十字路口。随着 Transformer 模型、实时生成式 AI 以及多模态系统的持续发展，AI 工作负载变得愈发“贪婪”，不断吞噬算力资源，正逐步将现有硬件推向性能极限。

过去几年，RTX 4090 凭借其无可匹敌的性能与性价比，已成为众多 AI 从业者的首选利器，堪称一匹可靠的战马，始终奔驰在最前线。

然而，一匹新战马即将登场。RTX 5090 搭载了下一代显存、更宽的内存总线、升级版 Tensor Core 以及更多 CUDA 核心，这款 GPU 有望成为推动下一代 AI 模型发展的强大助推剂。如果其性能能够兑现承诺，5090 将是一次划时代的重大升级。

🤔️ 那么，问题来了：

5090 是否值得立即投入？
稳定、成熟的 4090 依然是性价比最高的选择？

接下来，我们将逐项拆解两款显卡在架构、性能、内存与能效方面的差异。如果你正在追逐前沿 AI 研究，或者只是想要最佳回报率，这份对比指南将帮你做出正确选择。

NVIDIA RTX 5090 vs. RTX 4090 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	21,760	16,384
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	$2,600	$1,800

📌 注：最终以 NVIDIA 官方发布为准。

AI 性能分析

为了更清晰地评估 RTX 5090 相比 RTX 4090 在 AI 推理任务中的实际性能提升，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。

LLaMA Benchmark 测试结果（单位：token/sec）

测试模型	RTX 5090	RTX 4090	性能提升幅度
LLaMA 3.1 8B - Q4（测试 A）	167	126	+32.5%
LLaMA 3.1 8B - Q4（测试 B）	104	95	+9.5%
LLaMA 3.1 8B - Q4（测试 C）	126	108	+16.7%
LLaMA 3.1 8B - Instruct（FP16）	82	53	+54.7%
LLaMA 3.1 8B - Instruct（Q8）	123	87	+41.4%
LLaMA 3.2 3B - Q4	253	218	+16.1%
LLaMA 3.2 1B - Q4	384	338	+13.6%
LLaMA 3.2 3B - Q4（替代配置）	253	125	+102.4%
LLaMA 3.2 3B - Instruct（FP16）	159	108	+47.2%
LLaMA 3.2 1B - Instruct（FP16）	327	239	+36.8%

⏱️ 说明：

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。

价格分析与成本效益

价格是硬件选择中的关键因素。RTX 4090 的定价为 1,800 美元，而 RTX 5090 的售价为 2,600 美元。这反映出大约 44.44% 的价格上涨。尽管 NVIDIA RTX 5090 提供了约 35% 的平均性能提升，但其更高的成本意味着每单位性能的整体成本是一个重要的考量。

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更具吸引力的平衡。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。

核心改进的深入分析

两款 GPU 之间的一个显著差异是核心数量的增加。RTX 5090 配备了 21,760 个 CUDA 核心和 680 个 Tensor 核心，而 RTX 4090 则拥有 16,384 个 CUDA 核心和 512 个 Tensor 核心。这意味着 CUDA 和 Tensor 核心都增加了大约 32.8%。

理论上，这应该转化为按比例的性能提升。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您评估额外的硬件资源是否满足您的特定性能要求。

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。

实际性能和用例

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，从深度学习研究和 AI 模型训练到复杂模拟和数据分析。

例如，在处理速度至关重要的环境中，例如实时推理或高吞吐量数据分析，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。另一方面，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 outweigh 性能的边际收益。

许多组织根据工作负载特定的基准测试进行自己的评估。建议您在决定哪款 GPU 最适合您的需求时，考虑您的任务性质、数据集大小和性能要求。

技术考量和最佳实践

在为 AI 工作负载选择 GPU 时，考虑整个生态系统很重要。性能不仅受核心数量和显存的影响，还受系统配置、散热解决方案、电源传输和软件优化的影响。确保您的系统平衡以及组件和谐运行可以最大限度地发挥高性能 GPU 的优势。

一些最佳实践包括：

针对您的特定工作负载优化系统配置和驱动程序设置。
定期基准测试和监控性能，以识别潜在瓶颈。
通过选择能够支持不断增长的计算需求的硬件来考虑未来的可扩展性。
评估总拥有成本，包括能耗和维护要求。通过采用整体方法，您可以确保您的硬件投资带来即时收益和长期价值。

通过采用整体方法，您可以确保您的硬件投资带来即时收益和长期价值。

价格性能比：平衡的视角

价格性能比是评估高端硬件的关键指标。RTX 4090 为 1,800 美元，RTX 5090 为 2,600 美元，价格上涨幅度约为 44.44%，而平均性能提升约为 35%。这种差异凸显了评估不仅仅是原始性能数据，还有价值主张的重要性。

明智的决策应该权衡技术优点和财务影响。对于许多用户来说，RTX 4090 可能会以更低的成本提供足够的性能，而 RTX 5090 可能对需要更高计算能力和内存资源的项目更具吸引力。

最终评判：哪款 GPU 值得选？

如果稳定性和成本效益是你的优先考量，那么选择 RTX 4090

这款可靠的“主力军”专为成熟的 AI 工作流程而打造——无论你是微调模型、部署中等规模解决方案，还是管理预算固定的项目。凭借其成熟的 CUDA 和 TensorRT 生态系统以及较低的功耗需求，它能提供可靠的性能，没有意外。如果你需要一块“即插即用”的 GPU，RTX 4090 是你的首选。

如果你正在追逐突破，那么选择 RTX 5090

凭借惊人的 TFLOPS、下一代 GDDR7 内存和增强型 Tensor Cores，RTX 5090 是一款为 AI 拓荒者打造的强大引擎。无论你是处理大规模模型、实时推理还是尖端研究，5090 都是你通往改变游戏规则速度的门户。当然，它功耗更高，价格也更贵——但如果时间就是金钱，这款 GPU 将通过加速工作流程和无限潜力为你带来回报。