实测RTX 5090对比4090显卡AI性能：惊人结果揭晓！

各位 GPU 极客和 AI 爱好者们，大家好。今天我们暂时放下模型，直接进入硬件对决的战场——我们将对比 NVIDIA 的 RTX 5090 和当前王者 RTX 4090，看看它们在微调（fine-tuning）和推理（inferencing）大语言模型（LLMs）这类 AI 任务中的表现。

如果你一直梦想着从模型训练中榨取每一毫秒的性能，那么这篇博客就是为你准备的。几天前发布的RTX 5090搭载了英伟达(NVIDIA)的Blackwell架构，号称性能强到能"烧穿"你的桌面。但它真的能为AI工作负载带来升级吗？

让我们全面剖析——基准测试（benchmarks）、实际场景测试、需要注意的陷阱，以及最终结论。

规格快速对比：5090 vs 4090

从纸面参数来看，5090显卡（GPU）堪称性能怪兽。它拥有更高的浮点运算能力（TFLOPs），更小巧的机身尺寸，以及全方位的硬件升级。

为了实际测试5090是否比4090更好，我进行了3组实验。令人震惊的是，在这3组测试中4090都以巨大优势碾压了5090。下面我们来看看具体结果。

实验设计：三项AI任务，一个共同目标——速度

所有实验都使用相同的代码和设置运行——唯一变化的是GPU。以下是实验结果：

1. 使用T5-Large模型总结100篇文章

我们使用了谷歌开发的T5-Large（一种文本摘要模型）来处理100篇示例文章。该模型包含约7.7亿个参数(parameters)，专门用于生成内容摘要。

使用的代码

等等...什么？没错。老款的4090反而快了6秒。虽然差距不大，但这就像穿着新球鞋却在短跑比赛中输给了爷爷。

2. 在7,500行数据上微调DistilBERT模型

下一步：微调 DistilBERT 进行情感分类。小模型，小数据集——仅训练 5 个周期（epoch）。

你没看错。4090 的速度是5090的两倍。

使用过的代码

事情开始变得蹊跷了。为什么这款更新、更贵的显卡(pricier card)性能会落后这么多？

3. 使用Stable Diffusion Turbo生成图像

接下来我们测试一个更耗显卡资源的任务——用 Stable Diffusion Turbo（稳定扩散加速版）生成100张图片。

使用的代码

这一次，4090再次碾压了5090，性能领先超过两倍。这到底是怎么回事？

为什么4090仍是AI领域的王者？
NVIDIA的RTX 4090显卡自发布以来，始终占据着AI计算性能的榜首位置。这主要归功于以下几个关键因素：
1. 强大的硬件规格
- 16384个CUDA核心（CUDA cores）
- 24GB GDDR6X显存
- 1TB/s的显存带宽
- 高达100TFLOPS的单精度计算性能
2. 完善的软件生态
- 完整支持CUDA和Tensor Core
- 兼容主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）
- 提供专属的DLSS（深度学习超采样）技术
3. 性价比优势
- 相比专业级计算卡（如A100），价格仅为1/5
- 消费级产品中唯一支持PCIe 4.0的旗舰显卡
- 无需额外供电改造即可运行大多数AI模型
4. 开发者友好性
- 支持Windows/Linux双平台
- 完善的驱动程序更新
- 丰富的社区资源和教程
虽然专业计算卡在特定场景下表现更优，但4090凭借其均衡的性能和亲民的价格。依然是大多数AI开发者和研究人员的首选。

让我们直面房间里那只价值2000美元的大象：

1. 库优化（Library Optimization）

软件栈（software stack）的重要性远超你的想象。Transformer、Diffusers、Torch这些库已经在RTX 4090上经过实战检验，但它们仍在追赶Blackwell架构的RTX 5090。

要充分发挥 GPU（图形处理器）的性能，硬件和软件都需要升级。

2. CUDA 计算兼容性

RTX 5090 引入了新的计算能力（SM 120 和 Hopper 120）。许多旧版本的 PyTorch 和 HuggingFace 工具要么不支持这些功能，要么需要特定版本才能运行。

现实情况：RTX 5090需要最新版本的库文件（library）——但这些版本尚未针对它进行充分优化。典型的先有鸡还是先有蛋问题。

3. 游戏性能 vs AI 优先级

英伟达（NVIDIA）的官方宣传将5090显卡定位为游戏/渲染怪兽，宣称其实时渲染性能提升高达30倍。

但对AI来说呢？目前还没有官方的基准测试（benchmark）。这已经很能说明问题了。

结论：2025年该为AI购买RTX 5090吗？

如果你的主要需求是游戏、渲染或在Reddit上炫耀，那么RTX 5090绝对是个闪亮、精致又性感的选择。

但如果你正在从事大语言模型（LLM）推理、微调（fine-tuning）或生成式AI相关工作，现实情况是这样的：

因此，除非你是未来兼容性（future-proofing）的狂热爱好者，或者正在为那些等软件库更新后就能发挥5090优势的工作流开发应用，否则目前还是选择4090更合适。

让我们给5090几个月时间慢慢成熟起来。