Il confronto delle prestazioni tra NVIDIA RTX 4090 e RTX 4080 per il programmatore DeepSeek rivela differenze significative, in particolare nel contesto dei carichi di lavoro AI.
** Performance RTX 4090: l'RTX 4090 è generalmente riconosciuto come la carta più potente, che vanta un numero più elevato di nuclei CUDA (16.384) rispetto ai 7.728 core di RTX 4080. Ciò si traduce in prestazioni superiori su vari compiti, tra cui i giochi e l'elaborazione dell'intelligenza artificiale. In benchmarks, the RTX 4090 consistently outperforms the RTX 4080 by approximately 25% to 30% in traditional gaming scenarios, which correlates with its enhanced capabilities in handling complex computations required for AI tasks like those performed by DeepSeek Coder[2][3][ 4].
** Performance RTX 4080: mentre l'RTX 4080 è ancora un performer forte e in grado di eseguire modelli AI avanzati, non è all'altezza delle capacità di RTX 4090. Nei benchmark AI specificamente correlati a DeepSeek, le prestazioni dell'RTX 4080 sono notevolmente inferiori a quelle di RTX 4090. Ad esempio, mentre le prestazioni RX 7900 XD di AMD sono state recentemente riportate per superare entrambe le schede NVIDIA in alcune configurazioni, l'RTX 4080 fornisce ancora prestazioni solide ma è circa il 15% più lento dell'RTX 4090 in compiti comparabili [1] [5].
** DeepSeek Coder Specifiche: il programmatore DeepSeek è progettato per sfruttare efficacemente l'architettura GPU e mentre entrambe le GPU NVIDIA possono gestire le sue esigenze, i core CUDA aggiunti e la larghezza di banda della memoria della RTX 4090 danno un vantaggio distinto. Gli utenti che eseguono DeepSeek su queste GPU possono notare che modelli complessi e set di dati più grandi vengono elaborati in modo più efficiente su RTX 4090 a causa della sua potenza computazionale superiore e del throughput di memoria [1] [2].
In sintesi, per gli utenti specificamente interessati a utilizzare DeepSeek Coder, RTX 4090 offre prestazioni significativamente migliori rispetto all'RTX 4080, rendendolo una scelta preferibile per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Tuttavia, per compiti meno intensivi o utenti attenti al budget, l'RTX 4080 rimane ancora un'opzione praticabile.
Citazioni:
[1] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-claims-rx-7900-xtx outperforms-rx-4090-in-deepseek-conchmarks
[2] https://www.digitaltrends.com/computing/nvidia-geforce-rtx-4090-vs-rtx-4080/
[3] https://gamerant.com/NVIDIA-RTX-4080-VS-RTX-4090/
[4] https://www.chillblast.com/blog/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-4080-battle-of-the-new-generazione
[5] https://economictimes.indiames.com/news/international/us/nvidia-geforce-rtx-5080-vs-rtx-4090-which-gpu-reigns-supreme-wwhich-one-shoul-you-buy /articleshow/117748284.cms
[6] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/zr92q6/4080_vs_4090/
[7] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/11w9hkj/how_noticable_is_the_difference_training_a_model/
[8] https://www.pcworld.com/article/1441779/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-4080.html