Der Leistungsvergleich zwischen dem NVIDIA GEForce RTX 4090 und dem neu gestarteten RTX 5090 in AI -Aufgaben zeigt erhebliche Fortschritte in letzterem, vor allem aufgrund architektonischer Verbesserungen und verbesserter Kernfähigkeit.
Leistungsmetriken
1. Tensor Cores: Der RTX 5090 verfügt über 680 Tensor -Kerne, ein bemerkenswerter Anstieg gegenüber dem 512 im RTX 4090. Mit diesem Upgrade ermöglicht das RTX 5090 bis zu 3.352 Billionen pro Sekunde (Tops) für AI -Arbeiten, wobei es ungefähr ungefähr 3,35 Billionen Billionen erzielt werden, um es ungefähr zu machen, was ungefähr ungefähr ist 2,5 -mal schneller als der RTX 4090, der rund 1.321 Oberteile verarbeitet [1] [2].
2. Cuda -Kerne und Verarbeitungsleistung: Der RTX 5090 verfügt über 21.760 CUDA -Kerne im Vergleich zu den 16.384 Cuda -Kernen in der RTX 4090. Dieser Anstieg trägt zu einem erheblichen Anstieg der Berechnungsfähigkeit bei, wobei der RTX 5090 bis zu 125 Tflops gegenüber dem 83 liefert Tflops des RTX 4090 [1] [2].
3. Memory Bandbreite und Kapazität: Die Speicherarchitektur wurde ebenfalls verbessert; Der RTX 5090 verfügt über 32 GB GDDR7-Speicher in einem 512-Bit-Speicherbus, was zu einer Bandbreite von 1,79 TB/s führt, fast doppelt so hoch wie bei der RTX 4090 1,01 TB/s mit 24 GB GDDR6x-Speicher. Diese erhöhte Bandbreite ist besonders vorteilhaft für KI -Aufgaben, die einen schnellen Zugriff auf große Datensätze erfordern [1] [4].
AI-spezifische Verbesserungen
- Die Einführung von DLSS 4, die eine Multi -Frame -Erzeugung umfasst, ermöglicht es dem RTX 5090, bis zu drei zusätzliche Frames pro gerendertem Rahmen zu erzeugen. Dies verbessert nicht nur die Spielleistung, sondern verbessert auch die visuelle Treue und Reaktionsfähigkeit in AI-gesteuerten Anwendungen erheblich [1] [2].
- Die neue Architektur unterstützt fortschrittliche Funktionen wie Ray -Rekonstruktion und Superauflösung, die für KI -Aufgaben optimiert sind und sowohl Spiel- als auch Produktivitätsanwendungen weiter verbessern [1] [2].
Abschluss
Insgesamt ist der RTX 5090 im Vergleich zum RTX 4090 einen erheblichen Leistungssprung in der Leistung bei AI Gaming- und professionelle KI-Workloads, die effektiv neu definieren, was Benutzer von Hochleistungs-GPUs in dieser Domäne erwarten können [1] [2] [3].
Zitate:
[1] https://www.storagereview.com/review/nvidia-geforce-rtx-5090-review-pushing--Boundaries-with-ai-akeleration
[2] https://beebom.com/nvidia-rtx-5090-vs-rtx-4090-comparison/
[3] https://www.windowscentral.com/hardware/rtx-5090-hould-you-buy
[4] https://techloot.co.uk/gadgets/nvidia-rtx-5090-vs-rtx-4090-ultimate-tegpu-showdown/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090/
[6] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/1hvv7u3/ive_created_a_chart_comparing_the_native_4k_pat./
[7] https://pk.ign.com/nvidia-rtx-5090/234959/review/nvidia-geforce-rtx-5090-Founders-edition-review
[8] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-geforce-rtx-5090-verus-rtx-4090-how-does-the-new-new-new-new-new-gpu-compare-with-its -Vorgänger
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news-