A comparação de desempenho entre o NVIDIA RTX 4090 e o RTX 4080 para o codificador Deepseek revela diferenças significativas, particularmente no contexto das cargas de trabalho de IA.
** RTX 4090 Desempenho: O RTX 4090 é geralmente reconhecido como o cartão mais poderoso, com um número maior de núcleos CUDA (16.384) em comparação com os 7.728 núcleos do RTX 4080. Isso se traduz em desempenho superior em várias tarefas, incluindo jogos e processamento de IA. Nos benchmarks, o RTX 4090 supera consistentemente o RTX 4080 em aproximadamente 25% a 30% nos cenários tradicionais de jogos, o que se correlaciona com seus recursos aprimorados no manuseio de cálculos complexos necessários para tarefas de IA como as realizadas pelo codificador Deepseek [2] [3] [3] [ 4].
** RTX 4080 Performance: Enquanto o RTX 4080 ainda é um desempenho forte e capaz de executar modelos avançados de IA, fica aquém dos recursos do RTX 4090. Em benchmarks de IA relacionados especificamente ao DeepSeek, o desempenho do RTX 4080 é notavelmente menor que o do RTX 4090. Por exemplo, enquanto o RX 7900 XTX da AMD foi relatado recentemente para superar os dois cartões NVIDIA em certas configurações, o RTX 4080 ainda fornece desempenho sólido sólido mas é cerca de 15% mais lento que o RTX 4090 em tarefas comparáveis [1] [5].
** Específicos do codificador Deepseek: O codificador Deepseek foi projetado para aproveitar a arquitetura da GPU de maneira eficaz e, embora as duas GPUs da NVIDIA possam lidar com suas demandas, os núcleos de CUDA adicionados e a largura de banda de memória do RTX 4090 dão uma vantagem distinta. Os usuários que executam o DeepSeek nessas GPUs podem notar que modelos complexos e conjuntos de dados maiores são processados com mais eficiência no RTX 4090 devido ao seu poder computacional superior e taxa de transferência de memória [1] [2].
Em resumo, para usuários especificamente interessados em utilizar o Deepseek Coder, o RTX 4090 oferece desempenho significativamente melhor em comparação com o RTX 4080, tornando -o uma opção preferível para exigir cargas de trabalho de IA. No entanto, para tarefas menos intensivas ou usuários conscientes do orçamento, o RTX 4080 ainda permanece uma opção viável.
Citações:
[1] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-claims-rx-7900-xtx-astperforms-rtx-4090-in-Deepseek-benchmarks
[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-Generation
[5] https://economictimes.indiatimes.com/news/international/us/nvidia-geforce-rtx-5080-vs-rtx-4090-which-gpu-reign-supreme-which-one-ombro-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_noticeable_is_the_difference_training_a_model/
[8] https://www.pcworld.com/article/1441779/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-4080.html