英伟达 4090 和 5090：搞深度学习到底该怎么选？一、引言如今，随着深度学习技术的飞速发展，对计算能力的要求也越来越高，显卡作为深度学习的重要硬件之一，其性能的优劣直接影响到学习效率和成

最新推荐文章于 2025-02-17 13:12:39 发布

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一、引言

如今，随着深度学习技术的飞速发展，对计算能力的要求也越来越高，显卡作为深度学习的重要硬件之一，其性能的优劣直接影响到学习效率和成果。英伟达作为显卡领域的佼佼者，其 4090 和 5090 两款显卡备受关注。那么，这两款显卡在性能上究竟有何差异？对于深度学习者来说，又该如何在它们之间做出选择呢？今天，我们就来详细地了解一下

二、英伟达 4090 性能剖析

（一）核心参数

英伟达 4090 基于 Ada Lovelace 架构，拥有 16384 个 CUDA 核心，基础频率 2235 MHz，加速频率可达 2520 MHz，配备了 24GB GDDR6X 显存，显存位宽 384bit，显存带宽高达 1008GB/s，TDP（热设计功耗）为 450W。这些参数使得 4090 在面对复杂的计算任务时，能够展现出强大的并行计算能力和数据读取写入能力，为其在游戏和深度学习等领域的出色表现奠定了基础。例如，在处理大规模的图形渲染或深度学习模型训练时，高带宽的显存能够快速传输数据，减少等待时间，提高整体效率。

（二）游戏性能表现

在游戏方面，英伟达 4090 的表现堪称卓越。以《赛博朋克 2077》为例，在 4K 分辨率最高画质下，开启光追和 DLSS 技术后，帧率能稳定在 60 帧左右，而在 1080P 分辨率下，帧率更是能轻松突破 200 帧，为玩家带来极为流畅的游戏体验。同时，DLSS 技术的加持进一步提高了帧率，使得在高分辨率下也能保持流畅运行，让我们在享受精美画面的同时，不必担心丢帧或者卡顿的情况。

（三）深度学习能力

在深度学习领域，英伟达 4090 表现得相当出色。它对像 TensorFlow、PyTorch 这样的主流深度学习框架都提供了非常好的支持，能够大幅提升模型的训练和推理过程。在一些图像识别任务当中，要是使用 4090 来进行训练，和3090相比，训练时间能缩短 30% - 50%，这大大提升了研究和开发的效率。它那高算力的 CUDA 核心能够极为迅速地处理海量的矩阵运算，使得深度学习模型能够以更快的速度收敛。

三、英伟达 5090 性能展望

对比项目	英伟达 4090	英伟达 5090	提升比例
CUDA 核心数量	16384 个	21760 个	约 33%
核心频率	2235MHz	2900MHz	约 30%
显存类型	GDDR6X	GDDR7	/
显存带宽	768GB/s	1792GB/s	约 133%
游戏性能（4K 分辨率）	/	相比 4090 提升 60%-70%	60%-70%

（一）预期参数提升

根据网上的爆料，英伟达 RTX 5090 的 CUDA 核心数量将比 4090 增加 50%，达到 24567 个，这意味着其并行计算能力将大幅增强，能够同时处理更多的数据和任务，从而在复杂的计算场景中表现更出色。显存带宽将提升 52%，达到 1532 GB/s，更高的显存带宽可使数据在显存和 GPU 核心之间的传输速度更快，减少数据传输的瓶颈，提高整体性能。此外，其缓存提升 78%，L2 缓存达到 128MB，有助于提高数据命中率，加快数据的访问速度，进一步提升显卡的性能。时钟频率也将提升 15%，超过 3.0GHz，更高的频率可使 GPU 在单位时间内执行更多的指令，提升显卡的运算速度。

（二）潜在性能优势

在高分辨率游戏方面，RTX 5090 凭借其强大的性能，能够轻松应对 4K 及以上分辨率的游戏画面。与 4090 相比，它可以在更高的帧率下运行游戏，提供更加流畅的游戏体验，让玩家能够更好地享受高画质游戏带来的视觉冲击。例如，在一些对硬件要求极高的 3A 大作中，5090 能够在 4K 分辨率下保持较高的帧率稳定性，避免画面卡顿和撕裂，使游戏中的细节更加清晰、逼真。

在复杂深度学习任务中，RTX 5090 的优势也十分明显。其增加的 CUDA 核心数量和提升的频率，使其能够更快地处理大规模的数据集和复杂的神经网络模型。在训练深度神经网络时，5090 可以显著缩短训练时间，提高模型的收敛速度，让研究人员能够更快速地进行实验和迭代，加快深度学习项目的研发进程。同时，较大的显存容量和更高的显存带宽能够更好地支持大规模模型的训练，避免因显存不足而导致的性能下降，从而提高深度学习任务的效率和准确性。

四、我们该如何选择

（一）性能因素

如果经常处理大规模的深度学习模型，如大型语言模型、复杂的图像生成模型等，这些模型对显存的需求非常高，那么英伟达 5090 可能更适合。其预计配备的 32GB GDDR7 显存能够更好地满足这些大型模型的数据存储需求，避免在训练过程中出现显存不足的情况，从而保证训练的顺利进行。而英伟达 4090 的显存只有24GB，那么在跑一些规模比较大的模型如llama 3 70B的时候就会稍显吃力。

（二）价格因素

目前，英伟达 4090 的市场价格大概在1.8w-2w之间，而英伟达 5090 的价格尚未正式公布，不过目测在2w左右，也就是说比4090会稍高一点，如果预算有限，且现有的 4090 能够满足当前的深度学习任务需求，那么选择 4090 无疑是一个更经济实惠的选择。但我还是比较推荐5090，多花个2k-3k，就能带来30%左右性能的提升，何乐而不为呢。