探索 AI 新高度：NVIDIA RTX 4090显卡性能全面解析_4090芯片

前言

NVIDIA GeForce RTX 4090 在性能、效率和 AI 驱动的图形领域实现了质的飞跃。这款 GPU 采用 NVIDIA Ada Lovelace 架构，配备 24 GB 的 GDDR6X 显存。此外，RTX 4090还引入了多项创新技术。例如，它支持 DirectX12Ultimate，能够在即将推出的视频游戏中支持硬件光线追踪和可变速率着色，为用户带来更加逼真的游戏画面。同时，其采用的第三代光线追踪核心和第四代 Tensor 内核，使得显卡在光线追踪和 AI 辅助渲染方面的性能达到新的高度。

派欧算力云（www.paigpu.com）推出的 GPU 测评栏目正在连载中，基于实际生产中的业务场景，为大家带来不同 GPU 的性能测评，我们将专注于为大家带来最前沿、最深入的性能评测和行业动态。在这里，你将能第一时间了解到最新款 GPU 的性能表现。今天我们为大家带来的测评是 NVIDIA GeForce RTX 4090。

NVIDIA 4090 规格参数

NVIDIA GeForce RTX 4090 是一款高性能的显卡，其主要参数规格如下：

• 芯片：采用 NVIDIA 芯片厂商制造的 GeForce RTX 4090 显卡芯片，属于 NVIDIA RTX 40 系列。

• 核心频率：其基础核心频率在 2230~2520MHz 之间，根据具体型号和工作环境可能会有所不同。另外，有些版本的 RTX 4090 核心频率可能达到 1815 MHz，而Turbo频率则可能达到 1925 MHz。

• CUDA 核心：具有 16384 个 CUDA 核心，为显卡提供了强大的并行处理能力。

• 显存：显存容量为 24GB，类型为 GDDR6X，显存位宽达到 384bit。其显存频率高达 21000 MHz，提供了快速的数据传输速度。此外，最大分辨率支持 7680×4320，可以满足高分辨率显示的需求。

• 接口：接口类型采用 PCI Express 4.0 16X，I/O 接口包括 1 个 HDMI 接口和 3 个 DisplayPort 接口，提供了丰富的连接选项。

• 其他参数：显卡类型为发烧级，设计为公版。散热方式采用涡轮风扇，确保显卡在高负荷运行时也能保持稳定的温度。显卡还支持多种图形 API，包括 DirectX12 Ultimate (12_2)、OpenGL4.6、OpenCL3.0 和 Vulkan1.2等。

主要特性

1. 高性能计算能力：RTX 4090 在单精度（FP32）模式下的理论峰值性能为 48.6 TFLOPS，在混合精度（FP16）模式下，性能可以达到 190 TFLOPS。这种高性能的计算能力对于 AI 推理任务来说至关重要，能够显著提高模型的推理速度和效率。

2. 支持大型模型和批量处理：RTX 4090 的 Tensor 核心支持更大的模型和批量，可以在更短的时间内处理更多的数据。这对于处理大规模数据和复杂 AI 模型尤为重要，能够显著减少推理所需的时间。

3. 高效的深度学习计算功能：RTX 4090 配备了 NVIDIA 的最新技术和 Tensor Cores，这使得它能够快速执行深度学习任务，加速模型推理过程，同时降低能耗。这些优化使得 RTX 4090 在处理大型模型推理时表现出色。

应用场景

1. 高端游戏：RTX 4090 在 4K 和高帧率游戏中表现出色，能够提供流畅且视觉效果卓越的游戏体验。支持最新的光线追踪技术和 AI 驱动的 DLSS 3 技术，可以在高分辨率下保持高性能表现。

2. 创意工作：对于图形设计师、视频编辑师和 3D 建模师等创意专业人士来说，RTX 4090 可以提供快速的视频编辑、渲染和 3D 建模能力。其强大的多任务处理能力和AI加速功能，能够有效提高工作效率。

3. AI 推理和深度学习：RTX 4090 拥有强大的 Tensor 核心和 FP16/INT8 计算能力，非常适合进行 AI 模型的训练和推理。对于需要进行大量计算和数据处理的 AI 研究者和工程师来说，RTX 4090 是一个理想的工具。

4. 虚拟现实（VR）：RTX 4090 支持高分辨率的 VR 体验，能够为用户提供沉浸式的虚拟现实环境，适用于游戏、教育和专业培训等领域。

5. 科学计算和模拟：在科学研究和工程领域，RTX 4090 可以用于复杂的物理模拟、分子建模、流体动力学模拟等任务，其高性能计算能力可以显著加速研究进程。

6. 多屏显示和高级图形工作站：RTX 4090 支持多显示器输出，适合需要多屏工作环境的专业人士，如金融分析师、股票交易员等。同时，它也是高级图形工作站和服务器理想的图形处理解决方案。

性能测评方法和数据

测试方法

Baichuan2-13B

我们预定义了 5 组不同 token 输入和输出长度的配置，针对两种显卡在不同输入输出的场景下，对百川 2 13B 大模型调用，获取最大 QPS() 值时的模型吞吐情况。

测试方法

Stable Diffusion

使用单卡 GPU，在 Stable Diffusion WebUI 中，统一配置为：尺寸设置 512*512，steps 设置 100，同时保持 Prompt 和 Negative 设置一致，生成至少 10 张图，取生图每秒生成的迭代次数平均值。

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