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隨著人工智能的持續(xù)火熱，好的加速卡成為了各行業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，因?yàn)樵贏I機(jī)器學(xué)習(xí)中，通常涉及大量矩陣運(yùn)算、向量運(yùn)算和其他數(shù)值計(jì)算。這些計(jì)算可以通過并行處理大幅提高效率，而高端顯卡的存在，使得在處理要求擁有大量算力的任務(wù)時(shí)，變得不那么難了。
這篇文章大家伙聊聊RTX4090這款顯卡，4090論性能不如H100，論價(jià)格不如3090，那為什么能成為眾多企業(yè)、高?？蒲腥藛T眼中的香餑餑？
RTX 4090是基于NVIDIA的Ada Lovelace架構(gòu)，這一架構(gòu)在圖形處理能力和并行計(jì)算能力上都有顯著的提升。特別是其Tensor Cores（張量核心），專為AI計(jì)算優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以極大加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程。相較于前代產(chǎn)品，RTX 4090的AI處理速度更快，F(xiàn)P16算力達(dá)到了330TFlops，F(xiàn)P32算力達(dá)到了83FPlops，能更高效地處理復(fù)雜的算法和大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
| 4090 | 參數(shù) |
|---|---|
| 顯卡芯片 | GeForce RTX 4090 |
| CUDA核心 | 16384個(gè) |
| 顯存容量 | 24GB GDDR6X |
| 顯存位寬 | 384bit |
| 核心頻率 | 2230-2520MHz |
| 顯存頻率 | 21000MHz（21Gbps） |
| 內(nèi)存帶寬 | 高達(dá) 1TB/s |
| 通信帶寬 | 64 GB/s |
| FP16算力 | 330 Tflops |
| FP32算力 | 83 Tflops |
Ada Lovelace架構(gòu)提供了更高的效率和更強(qiáng)的計(jì)算密度。RTX 4090利用這一架構(gòu)，帶來了改進(jìn)的Ray Tracing Cores（光線追蹤核心）和第三代Tensor Cores，這使得它在執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，能夠提供更快的響應(yīng)速度和更高的精度。此外，這種顯卡還引入了多項(xiàng)新技術(shù)，如DLSS 3（深度學(xué)習(xí)超級(jí)采樣），進(jìn)一步提升了AI渲染能力。
RTX 4090配備了24GB的GDDR6X內(nèi)存，這為處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集提供了充足的空間。高達(dá)1TB的內(nèi)存帶寬保證了數(shù)據(jù)在處理過程中的快速傳輸，這對(duì)于需要實(shí)時(shí)分析和決策的AI應(yīng)用尤為重要。
NVIDIA長(zhǎng)期以來都在AI領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的軟件支持。RTX 4090完全兼容CUDA、TensorFlow、PyTorch等主流AI開發(fā)框架，使得研究人員和開發(fā)者可以無縫地遷移和升級(jí)他們的應(yīng)用程序。此外，NVIDIA還提供了全面的開發(fā)者工具和庫，如CUDA-X AI庫，這些都是為了幫助開發(fā)者更有效地利用硬件性能。
其在AI領(lǐng)域中展現(xiàn)出的性能效益比使其成為了性價(jià)比極高的選擇。對(duì)于需要進(jìn)行大模型推理的企業(yè)來說，H100和A100這兩種卡雖然性能很好，但是價(jià)格過于昂貴，而4090則兼具性能和性價(jià)比。
GeForce RTX 4090憑借其強(qiáng)大的性能、大內(nèi)存容量及較高的性價(jià)比，適用于深度學(xué)習(xí)，渲染、科學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景。雖然性價(jià)比出色，但如果普通高?；虺鮿?chuàng)企業(yè)想要解決GPU的算力問題，建議還是選擇租賃的方式，因?yàn)榛ㄥX買的話，不僅貴，還會(huì)涉及到管理和維護(hù)的問題，但租就不存在了。
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