随着人工智能的持续火热，好的加速卡成为了各行业的重点关注对象，因为在AI机器学习中，通常涉及大量矩阵运算、向量运算和其他数值计算。这些计算可以通过并行处理大幅提高效率，而高端显卡的存在，使得在处理要求拥有大量算力的任务时，变得不那么难了。
这篇文章大家伙聊聊RTX4090这款显卡，4090论性能不如H100，论价格不如3090，那为什么能成为众多企业、高校科研人员眼中的香饽饽？
RTX 4090是基于NVIDIA的Ada Lovelace架构，这一架构在图形处理能力和并行计算能力上都有显著的提升。特别是其Tensor Cores（张量核心），专为AI计算优化设计，可以极大加速深度学习模型的训练和推理过程。相较于前代产品，RTX 4090的AI处理速度更快，FP16算力达到了330TFlops，FP32算力达到了83FPlops，能更高效地处理复杂的算法和大规模的数据集。
| 4090 | 参数 |
|---|---|
| 显卡芯片 | GeForce RTX 4090 |
| CUDA核心 | 16384个 |
| 显存容量 | 24GB GDDR6X |
| 显存位宽 | 384bit |
| 核心频率 | 2230-2520MHz |
| 显存频率 | 21000MHz（21Gbps） |
| 内存带宽 | 高达 1TB/s |
| 通信带宽 | 64 GB/s |
| FP16算力 | 330 Tflops |
| FP32算力 | 83 Tflops |
Ada Lovelace架构提供了更高的效率和更强的计算密度。RTX 4090利用这一架构，带来了改进的Ray Tracing Cores（光线追踪核心）和第三代Tensor Cores，这使得它在执行机器学习任务时，能够提供更快的响应速度和更高的精度。此外，这种显卡还引入了多项新技术，如DLSS 3（深度学习超级采样），进一步提升了AI渲染能力。
RTX 4090配备了24GB的GDDR6X内存，这为处理大型神经网络模型和复杂的数据集提供了充足的空间。高达1TB的内存带宽保证了数据在处理过程中的快速传输，这对于需要实时分析和决策的AI应用尤为重要。
NVIDIA长期以来都在AI领域提供强有力的软件支持。RTX 4090完全兼容CUDA、TensorFlow、PyTorch等主流AI开发框架，使得研究人员和开发者可以无缝地迁移和升级他们的应用程序。此外，NVIDIA还提供了全面的开发者工具和库，如CUDA-X AI库，这些都是为了帮助开发者更有效地利用硬件性能。
其在AI领域中展现出的性能效益比使其成为了性价比极高的选择。对于需要进行大模型推理的企业来说，H100和A100这两种卡虽然性能很好，但是价格过于昂贵，而4090则兼具性能和性价比。
GeForce RTX 4090凭借其强大的性能、大内存容量及较高的性价比，适用于深度学习，渲染、科学计算等场景。虽然性价比出色，但如果普通高校或初创企业想要解决GPU的算力问题，建议还是选择租赁的方式，因为花钱买的话，不仅贵，还会涉及到管理和维护的问题，但租就不存在了。
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