疯了！RTX 5090 狂降万元，科技界大地震来袭！

RTX 5090 狂降万元，科技界迎来新机遇
最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布
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#人工智能

科技圈瞬间炸锅！RTX 5090 显卡上演疯狂价格跳水，从四五万的高价云端，径直跌入 3 万多元的亲民谷底，万元降幅如一颗重磅炸弹，瞬间在行业内掀起惊涛骇浪，让科技爱好者与专业人士纷纷惊掉下巴，整个科技界都为之疯狂沸腾！

曾几何时，RTX 5090 以顶尖性能称霸显卡界，凭借强大的 CUDA 核心数量与卓越 AI 加速能力，无论是科研领域处理海量数据，还是游戏开发追求极致画面，都优势尽显，成为处理复杂数据、训练深度学习模型的不二之选。但四五万元的高昂起步价，让普通消费者望而却步，科研机构和专业工作室采购时也得精打细算。如今形势反转，RTX 5090 价格雪崩式下跌，短时间直降万元有余，从价格神坛跌入 3 万多元的亲民区间，这一罕见降价幅度堪称显卡市场的价格革命 。

RTX 5090 之所以出现雪崩式降价，一是因科技飞速发展催生新一代显卡技术，市场竞争白热化，各大厂商纷纷推出高性价比产品，RTX 5090 压力剧增；二是产能提升使生产成本下降，为降价创造空间；三是市场需求与经济环境变化，厂商需降价刺激消费。这降价风暴堪称 “及时甘霖”，以往因价高被拒之门外的科研团队，如今迎来曙光，能购置高性能显卡，凭借其强大算力加速数据处理与模型训练，助力科研项目飞速进展，甚至实现关键领域技术突破。不仅如此，搭载 RTX 5090 的硬件服务器更是科研团队 “弯道超车” 的神器，多卡融合的强大算力可并行处理大规模数据与多个深度学习模型，大幅缩短任务时间，在当下科研竞争 “刺刀见红” 的局面下，趁 RTX 5090 降价购入相关服务器，以低成本搭建顶级科研运算平台，让团队实力瞬间 “飙升”。游戏玩家与内容创作者也因降价欢呼，玩家能畅享极致游戏画面，创作者则可高效产出优质作品，各方皆因这一价格巨变收获满满惊喜 。

这一轮RTX 5090 的雪崩式降价，是科技发展、市场竞争等多因素共同作用的结果。同时强势打破显卡市场的固有秩序，给用户带来实打实的福利，更为各领域科技应用的深化拓展铺就了道路。尤其对科研工作者而言，当下不仅是入手 RTX 5090 显卡提升单机算力的绝佳时刻，搭载这款显卡的服务器更是不容错过的算力 “重器”。多卡协同的服务器架构，能让复杂科研运算实现质的提速，在科研成果分秒必争的当下，成为团队抢占学术高地的关键助力。

展望未来，科技进步的步伐不会停歇，高性能产品的价格也将愈发亲民。可以预见，会有更多像 RTX 5090 这样的前沿科技成果，以更普惠的方式融入大众生活，全方位推动社会发展。所以，千万别错过当下 RTX 5090 降价带来的超值机遇，果断将其及相关服务器收入囊中。这不仅是一次硬件升级，更是为未来发展抢占先机，解锁更多可能，拥抱一个科技赋能、精彩纷呈的全新局面 。

精选资源
0173-极智芯-解读NVIDIA RTX5090
06-05
0173_极智芯_解读NVIDIA RTX5090
VLLM+5090+多卡并行+2025.6.12
qq_63455100的博客
06-12 3108
50系显卡的Blackwell框架尚未得到VLLM官方预编译版本的原生支持，需要搭配cuda12.8+pytorch2.7.1手动编译。由于pytorch2.7.1默认安装的nccl为2.6.2并未支持cuda12.8，故多卡通信失败、无法多卡并联，解决方案是编译完VLLM后手动升级nccl至最新版本。
通过docker实现vllm+5090+多卡并行
qq_49730377的博客
07-01 1421
解决5090并行的nccl错误
NVIDIA RTX 5090 FE公版显卡二手市场价格深度解析：从疯狂溢价到理性回归之路
HPC_Evan的博客
03-24 2931
在全球科技硬件市场持续震荡的背景下，NVIDIA次世代旗舰显卡RTX 5090 FE（公版）的二手交易市场近期呈现显著价格调整。值得关注的是，当前市场流通的所谓"二手"产品中，约73%为未拆封的全新库存，这表明大量投机性囤货正在被集中释放。1. 疯狂溢价期（2024年1-2月）：受全球供应链波动影响，二手市场均价一度冲破10000美元大关，较官方建议零售价溢价400%2. 高位震荡期（2月中旬）：随着黄牛囤货逐步释放，价格回落至6000美元平台，但供需矛盾依然突出。3. 全球显存价格指数回落12.7%
NVIDIA RTX 5090性能大曝光！5090和4090显卡对比
weixin_56386428的博客
06-04 1892
本文将为大家介绍一下NVIDIA RTX5090和4090显卡的参数对比，以及RTX 5090性能怎样。
颠覆游戏体验！RTX 5090云游戏实测：4K光追+DLSS4性能炸裂
2503_91665385的博客
07-08 3257
经过全面测试，并行智算云提供的RTX 5090服务展现了令人惊叹的性能：✅4K光追游戏帧率翻倍，DLSS 4技术带来质的飞跃✅超低延迟云游戏体验，跨设备无缝游玩✅内容创作效率大幅提升，直播推流毫无压力✅超高性价比，避免高昂的硬件投入，而且5090烧烤概率高2025年是游戏大年，《GTA6》《文明7》《刺客信条·影》等大作即将陆续上线。如果你追求极致的游戏体验，又不想为硬件投入大量资金，那么并行智算云的RTX 5090服务无疑是当下最明智的选择。立即体验链接并行智算云官网。
ubuntu+RTX5090+CUDA12.8编译vllm启动本地模型
weixin_42291498的博客
05-11 1880
本文详细介绍了在Linux系统上安装Python 3.12.10、创建虚拟环境、安装PyTorch及相关依赖、卸载并安装特定版本的NCCL库、下载并编译vLLM项目源码，以及启动vLLM服务的完整流程。首先，通过命令行安装Python依赖项并编译源码。接着，使用venv模块创建并管理Python虚拟环境。随后，安装适用于RTX 5090显卡的PyTorch版本，并卸载自动安装的NCCL库，手动安装指定版本的NCCL。然后，下载vLLM项目源码并进行编译，确保使用正确的NCCL版本。
96G大显存，600W卡皇「RTX 5090 Ti」曝光
meiyimin的专栏
03-11 2034
相较满血 GB202（192 组 SM 单元、24576 个 CUDA 核心），RTX 5090 缺失了22 组 SM 单元以及 2816 个 CUDA，缩水幅度在。显存容量方面更是来到豪横的 96GB（支持 ECC 纠错），不光 3 倍于 RTX 5090，也是前代 RTX 6000 ADA 的 2 倍。若对比上代 RTX 4060 3072 个 CUDA 核心，你会发现其规模提升足有 25%，功耗也上升了 35W。，CUDA 数量相比 RTX 4060 Ti 的 4352 个提升仅不到 6%。
Ubuntu安装RTX5090显卡驱动
weixin_42367693的博客
06-12 2380
ubuntu安装显卡驱动。
功耗优化方案：RTX5090显卡的RAR破解能效比调优手册.pdf
06-18
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
配置 NVIDIA RTX 5090 + sm_120 + flashattention，已跑通一个大模型 ~~
qq_36674060的博客
08-17 3558
本文介绍了在Ubuntu 22.04系统下为NVIDIA RTX 50系显卡搭建深度学习环境的完整流程。重点包括：1）安装适配50系显卡（sm_120架构）的CUDA 12.9驱动和Toolkit，需注意禁用系统自带驱动；2）配置环境变量解决nvcc命令识别问题；3）通过源码编译方式安装支持sm_120的PyTorch nightly版本（cu129），解决官方二进制包不兼容问题。整个过程涉及显卡驱动安装、CUDA环境配置、PyTorch适配等关键步骤，并提供了详细的验证方法和常见问题解决方案。文中特别强调
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1303
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1843
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1488
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1552
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 914
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
最新发布
二哈喇子！
12-01 6163
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 659
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 1004
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
rtx5090 vllm跑大模型
05-19
### RTX 5090 显卡在 VLLM 库上的性能与适配性分析 #### 硬件支持概述 NVIDIA RTX 5090 是一款假设中的高端显卡型号，目前市场上尚未正式发布此硬件设备。然而，基于现有 NVIDIA GPU 架构的技术趋势以及 VLLM 对高性能计算的支持能力，可以推测其可能具备强大的算力和内存容量来满足大模型的训练与推理需求[^1]。 #### VLLM 性能优化特点 VLLM 提供了一系列针对大规模语言模型（LLMs）及其他多模态模型的高效部署解决方案。通过引入轻量化调整器（ResTuning），它能够在保持与其他微调方式相同效果的同时减少约 **30%-60% 的显存占用**。这种特性使得即使是在消费级显卡上也能完成复杂的任务处理[^1]。 对于具体到像 RTX 5090 这样的顶级规格产品来说，如果确实存在并且继承了 Ampere 或更先进的架构设计，则理论上应该能够很好地适应 VLLM 所需环境条件下的工作负载： - 更高的 CUDA Core 数量意味着更快的数据运算速度； - 增强型 Tensor Cores 支持 FP16/FP8/BF16 数据类型转换操作从而进一步提升效率； - 较大的 GDDR6/GDDR7 VRAM 存储空间允许加载更大规模参数矩阵而不会轻易耗尽资源； 这些优势共同作用下，预计会在以下几个方面表现出显著改进： - #### 推理延迟降低 利用先进算法压缩技术配合强大GPU单元协同作业，单次请求响应时间有望缩短至毫秒级别。 - #### 并发吞吐增加 同一时间段内可同时服务于多个客户端查询而不影响整体服务质量水平。 - #### 能源消耗平衡 尽管绝对功耗较高但由于单位时间内完成的工作量增多反而实现了相对节能的效果。 以下是利用 Python 编写的一段示范代码展示如何配置并启动基于 VLLM 的服务端程序实例: ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化大型语言模型对象 model_path = "/path/to/model" llm = LLM(model=model_path) # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) # 输入提示文本进行预测生成 prompts = ["Once upon a time"] outputs = llm.generate(prompts=prompts,sampling_params=sampling_params) for output in outputs: prompt_tokens = output.prompt_token_ids generated_tokens = output.output_token_ids print(f"Prompt tokens:{prompt_tokens}") print(f"Generated tokens:{generated_tokens}") ``` 以上脚本片段展示了基本的功能实现流程，实际项目中还需要考虑更多细节因素比如错误捕捉机制、日志记录功能等等。
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