La comparación de rendimiento entre el NVIDIA RTX 4090 y RTX 4080 para el codificador Deepseek revela diferencias significativas, particularmente en el contexto de las cargas de trabajo de IA.
** RTX 4090 Rendimiento: El RTX 4090 generalmente se reconoce como la tarjeta más potente, con un mayor número de núcleos CUDA (16,384) en comparación con los 7,728 núcleos de RTX 4080. Esto se traduce en un rendimiento superior en varias tareas, incluidos los juegos y el procesamiento de IA. En puntos de referencia, el RTX 4090 supera constantemente el RTX 4080 en aproximadamente un 25% a 30% en escenarios de juego tradicionales, que se correlacionan con sus capacidades mejoradas en el manejo de cálculos complejos requeridos para tareas de IA como las realizadas por Deepseek Coder [2] [3] [3] [ 4].
** RENDIMIENTO RTX 4080: Si bien el RTX 4080 sigue siendo un alto desempeño y es capaz de ejecutar modelos AI avanzados, no alcanza las capacidades de RTX 4090. En los puntos de referencia de IA específicamente relacionados con Deepseek, el rendimiento del RTX 4080 es notablemente menor que el de la RTX 4090. Por ejemplo, mientras que el RX 7900 XTX de AMD ha sido recientemente superior a las tarjetas NVIDIA en ciertas configuraciones, el RTX 4080 proporciona un rendimiento sólido sólido. pero es alrededor del 15% más lento que el RTX 4090 en tareas comparables [1] [5].
** Coder de profundidad específico: El codificador Deepseek está diseñado para aprovechar la arquitectura de GPU de manera efectiva, y aunque ambas GPU de NVIDIA pueden manejar sus demandas, los núcleos CUDA agregados y el ancho de banda de memoria del RTX 4090 le dan un borde distintivo. Los usuarios que ejecutan Deepseek en estas GPU pueden notar que los modelos complejos y los conjuntos de datos más grandes se procesan de manera más eficiente en el RTX 4090 debido a su potencia computacional superior y rendimiento de la memoria [1] [2].
En resumen, para los usuarios interesados específicamente en utilizar Deepseek Coder, el RTX 4090 ofrece un rendimiento significativamente mejor en comparación con el RTX 4080, lo que lo convierte en una opción preferible para exigir cargas de trabajo de IA. Sin embargo, para tareas menos intensivas o usuarios conscientes del presupuesto, el RTX 4080 sigue siendo una opción viable.
Citas:
[1] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-claims-rx-7900-xtx-outperforms-rtx-4090-ing-depseek-benchmars
[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-reigns-supreme-whichhich-one-you-buyu-buye-buye /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