5090发布后,已经应用于一些模型开发,4090就过时了吗?小编为您总结

在2025年1月7日的CES 2025大会,英伟达正式发布了新一代GPU GeForce RTX 5090卡。最近很多小伙伴都在问小编,5090发布后,是不是4090已经过时了?今天,小编为大家总结,基于5090卡进行AI开发的代表性案例,以及适合4090卡的场景。

5090卡发布后,已经有很多厂商迅速行动,开始售卖5090卡资源。小编发现天罡智算平台(ttps://tiangangaitp.com/gpu-market)已经提供了5090卡,小编在天罡智算租用了5090卡和4090卡,小编做了客观地的性能对比测试。

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

企业和开发者已经利用5090卡的高性能(32GB GDDR7显存、FP4精度支持、DLSS 4技术),在以下领域实现了应用:

模型和AI名称

应用领域

大模型优化

FLUX模型优化

  • 技术亮点:利用5090的FP4量化能力,将FLUX模型的推理速度提升至4090的2倍,显存占用从23GB降至10GB,响应时间从15秒缩短至5秒。
  • 应用场景:适用于AI绘画、短剧生成等创意内容生产,显著提升本地高清图像/视频生成效率。

个人AI超算开发(Project DIGITS适配)

  • 设备支持:开发者通过搭载5090的Project DIGITS设备(单台可运行2000亿参数模型),在本地完成大模型微调与推理,避免依赖云端算力。
  • 典型案例:部分AI漫画工作室基于此部署Stable Diffusion变体模型,生成效率提升60%。

具身智能与机器人强化学习

人形机器人运动控制优化

  • 技术基础:结合Cosmos物理模型(训练数据达2000万小时)和5090的实时物理模拟能力,优化机器人动态稳定性。
  • 开发进展:参考英伟达Isaac GR00T蓝图,利用5090训练机械臂应对复杂抓取场景,实操失误率降低近47%。

自动驾驶合成数据生成

  • 替代实车测试:采用Cosmos生成暴雨、传感器失效等极端场景数据,1小时虚拟路测成本仅0.5美元(实车需300美元),数据量提升1000倍。
  • 合作案例:车企与自动驾驶公司探索5090集群,加速Thor Blackwell处理器在仿真系统中的集成。

工业仿真与科学计算

高精度物理模拟

  • 案例:使用5090 + Cosmos模拟飞机机翼结冰断裂过程,替代高风险风洞实验。
  • 效能:利用5090的大显存和大算力,支持十亿级粒子运动实时推演。

材料科学研发

  • 应用:加速新型合金在极端温度下的裂纹扩展预测,缩短火箭发动机材料研发周期。

AIGC创作工具革新

本地化视频生成

  • AI短剧团队通过5090部署视频生成模型(如Cosmos Nano),实现1080P视频实时渲染,效率较4090提升60%。

3D内容生成

  • 游戏工作室采用DLSS 4多帧生成技术,在《黑神话:悟空》中实现4K 240 FPS光追效果,纹理与光影细节显著优化。

场景

哪些场景适合推荐使用4090卡

中小模型训练/微调

如 DistilBERT、T5-Large 等任务,4090 因驱动成熟度优势提速 14-50%

依赖传统框架

PyTorch<2.5、CUDA<12.4 等环境,4090 支持率 100%,5090 仅 35%

预算敏感型项目

4090比5090便宜至少1/3

在天罡智算平台租用5090和4090的流程

在天罡智算的官网(https://tiangangaitp.com/gpu-market)完成注册和登录后,点击菜单“弹性GPU”,在弹性GPU的页面,就可以看到5090卡和4090卡

点击5090或4090卡的图片,在页面的右侧,会显示5090或4090卡的详情,当前支持按照卡时计费,根据实际使用量,先使用后付费。并且支持潮汐定价,每天夜间有10个小时,能够享受半价优惠。根据您的算力需求量,一个容器支持挂载1、2、4、8个5090或4090卡。点击选择镜像的下拉菜单,可以选择预装的操作系统和开发框架。然后点击申请资源。 

总之,5090卡并非必须购买,需要根据您的具体场景,按需决策:

  • 不必升级 5090:若您当前主要涉及中小模型训练、兼容性要求高或预算有限,4090仍是更稳且性价比更高的选择。
  • 推荐升级 5090:若您从事大模型开发、追求 DLSS4游戏体验或需32GB显存处理工业级任务,5090的长期收益更高。
  • 观望建议:2025年Q3后关注驱动更新(CUDA 12.5+、PyTorch 2.5+),届时5090在训练任务中的劣势或将逆转。

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