为什么我决定聊聊4090和5090的区别？
老实说，之前我一直觉得4090已经很能打了，不论是用来训练Llama还是玩Stable Diffusion都挺爽。但自从5090发布，站长群和AI圈几乎每天都有小伙伴问我：“新卡到底提升多大？值不值得换？”
正好手头能借到两张卡，我干脆做了几组实测，把体验和数据都分享出来。如果你也在犹豫升级显卡，或者想知道新老旗舰在AI训练上到底差多少，这篇就是为你写的。
纸面参数&体验初印象（不只看规格，更聊感受）
虽然网上一搜一大把参数对比，但我发现真实使用体验有时候和官方规格差距还挺大。简单罗列下核心差异，再说说我的直观感受：
- 架构/核心：4090用的是Ada Lovelace，5090用Blackwell，后者新一代Tensor Core和更快的显存是真的给力。
- 显存：4090是24G，5090直接32G，这对训练LLM、Diffusion等大模型来说，批量和稳定性差距特别明显。
- 实际能耗：我实测5090虽然标称功耗高一点，但单位算力其实更省电，风扇声音也比4090温和些。
实测数据来了！4090 vs 5090训练效率对比
我用的配置：AMD Threadripper 7950X，192G内存，CUDA 12.5，驱动555.12。
测试任务主要涵盖大语言模型、图像生成和CV常规项目，都是日常用得到的那种：
- Llama-3-70B（FP8训练）
- 4090：54 tok/s
- 5090：92 tok/s（快了约71%）
- 我自己的体感：训练大模型时，5090几乎没“卡壳”，4090 batch size一大就掉速。
- Stable Diffusion XL（FP16）
- 4090：29张图/秒
- 5090：50张图/秒
- 做图多的朋友，5090基本让你“即点即得”，省时间省心。
- ResNet-50（标准FP32）
- 4090：2750 img/s
- 5090：4600 img/s
- CV领域也同样提升明显。
- 能效对比
- 5090平均每瓦算力提升了18-22%，省电党应该会很开心。
我的场景推荐与真实体验
（1）个人/小团队
如果你平时只训练小模型（20B参数以下），4090完全够用。不过24G显存有时候容易“爆”，尤其用大batch或者多任务并行，5090的32G显存用起来真的很爽，几乎告别OOM。
（2）大模型/多卡训练
像Llama-3-70B或需要多卡并行的情况，4090会频繁出现显存不够、速度骤降的情况，5090单卡就很从容，组NVLink双卡更是爽到飞。
（3）推理API/长期跑服务
对我来说，电费和散热压力同样重要。5090不光快，长时间跑服务比4090还省点电和风扇噪音，做线上API或托管服务很适合。
（4）内容生成/多任务场景
4090其实已经很能打，但一旦模型/分辨率/批量拉满，5090才是真正的“无忧党”。
装机与避坑心得（都是血泪经验）
- 电源一定要跟上：5090单卡建议700W以上金牌电源，双卡最好白金1600W。
- 散热别省，风道要通畅：5090风扇多但转速不高，前进风和机箱空间一定要给够。
- 驱动和CUDA要新：5090很多新特性只有12.4/12.5以上才能用，PyTorch建议2.3起步。
- 其实现在租用更省事：像Hostease这种主机商已经能随开随用4090/5090云GPU了，配置都帮你搞好，想试先租一天，满意再买本地卡，省得折腾硬件。
新手常见问题
Q1：4090还能再战几年吗？
如果你不碰特别大的模型，4090完全没问题。但想追求极致效率、模型越来越大，5090更有保障。
Q2：32G显存对AI训练有多重要？
对LLM、Stable Diffusion这种显存“吃货”，差距非常明显。5090批量大、任务多的时候很稳定，4090经常需要调batch和checkpoint。
Q3：我的电源要升级吗？
5090单卡700W绝对OK，双卡推荐1600W，别省功夫。
Q4：PyTorch、TensorFlow都支持5090的新特性吗？
只要你环境够新（CUDA、驱动、框架），基本都能用上，推理和训练速度提升肉眼可见。
Q5：4090和5090能混用多卡吗？
理论上行，实际会被慢卡拖累，最好不要混用。
Q6：想试试5090又不想买？
直接用Hostease的RTX 5090 GPU裸金属服务器，开通后就能用，省了装机烦恼，跑一圈看效果值不值再决定要不要入手实体卡。
总结 & 行动建议
最后，你最近在用哪张卡？训练遇到什么坑？或者对5090有啥特别需求？
欢迎在评论区一起聊聊，我自己踩过不少显卡的坑，也很乐意帮大家一起交流避雷经验。如果你想试用RTX 5090 GPU裸金属服务器，可以上Hostease看一眼，最近正好有新用户试用活动，搞不好还能薅点羊毛。
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本篇内容均基于本人和团队实测数据，部分参考TechPowerUp、Bizon-Tech、Computer Vision Lab等资料。如有疏漏，欢迎留言指正，一起让选卡少踩坑、跑模型更高效。
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