AI人工智慧主機產品優勢
自然語言處理(NLP)：
NVIDIA 4090 可以加速NLP 模型的訓練和推理，例如大型語言模型(LLM)、機器翻譯、文本摘要等。
計算機視覺(CV)：
NVIDIA 4090 可用於影像辨識、目標偵測、影像分割等CV 任務的模型訓練和推理。
推薦系統：
NVIDIA 4090 能高效處理大規模數據，加速推薦系統模型的訓練與推薦生成。
氣候建模和天氣預報：
NVIDIA 4090 的高效能運算能力可用於複雜的氣候模型和天氣預報模擬。
材料科學：
NVIDIA 4090 可用於模擬材料的特性和行為，加速新材料的研發。
計算流體力學(CFD)：
NVIDIA 4090 可以進行高精度的流體仿真，例如飛機和汽車的設計。
金融建模：
NVIDIA 4090 可用於金融風險分析、選擇權定價等高效能運算任務。
基因組學：
NVIDIA 4090 可以加速基因組定序和分析，推動個人化醫療發展。
藥物研發：
NVIDIA 4090 可用於藥物分子模擬和藥物篩選，縮短藥物研發週期。
3D 渲染：
NVIDIA 4090 的強大圖形處理能力可以加速電影、動畫和遊戲等領域的3D 渲染。
虛擬實境(VR) 與擴增實境(AR)：
NVIDIA 4090 可以提供流暢的VR 和AR 體驗，並支援高解析度和高幀率的渲染。
自動駕駛汽車：
4090 可以處理自動駕駛汽車所需的即時感知、決策和控制任務。
智慧機器人：
4090 可以為機器人提供強大的運算能力，使其能夠完成複雜的感知和運動控制任務。
邊緣運算：
4090 可以用於邊緣伺服器，在靠近資料來源的地方進行即時AI 推理。
規格 | PCIe |
|---|---|
CUDA 核心 | 16384 |
Tensor 核心 | 512 (第四代） |
RT核心 | 128 (第三代) |
記憶體容量 | 24GB GDDR6X |
記憶體介面 | 384位 |
記憶體頻寬 | 1TB/s |
單精度浮點性能(FP32) | 82.6 TFLOPS |
Tensor 性能(FP16) | 1321 TFLOPS (稀疏性) |
TDP | 450W |
介面 | PCIe 4.0 x16 |
長度 | 30.4公分 |
高度 | 13.7公分 |
厚度 | 3 槽位 |
Ada 的 Tensor Core 新增 FP8（推論超高吞吐），同時沿用 BF16/FP16/TF32；官方白皮書標示 最高約 1.3 PFLOPS（FP8） 推論峰值。適合 LLM、CV 等混合精度工作負載。
大幅降低對顯存的往返，對記憶體受限型 AI/科學計算更友善；4090 實裝約 72 MB。
不適合重度雙精度 HPC（如部分 CFD/量化金融/材料科學等）主力用途。
GPU 型號 | 記憶體 & 頻寬 | NLP 表現 | 適合應用場景 |
|---|---|---|---|
Tesla T4 | 16 GB GDDR6 / 最高 320 GB/s（70W） | 顯著低於 4090（偏向小模型/低併發） | 小模型推理、嵌入/向量化、低功耗/邊緣部署 |
RTX 3090 | 24 GB GDDR6X / ≈936 GB/s（384-bit） | 低於 4090；多項深度學習測試顯示 4090 訓練吞吐約 1.3–1.9× 於 3090 | 7B–13B LLM 推理與 LoRA 微調、入門研究；32B 需量化或降批量。 |
RTX 4090 | 24 GB GDDR6X / ≈1,008 GB/s（384-bit） | 基準 | 小模型推理、LoRA 微調、研究入門 |
RTX 5090 | 32 GB GDDR7 / 1,792 GB/s（512-bit） | +35–70%（視工作負載；NLP 偏上限） | 7B–30B 推理、LoRA、RAG、本地 LLM |
A100 (80GB) | 80 GB HBM2e / >2 TB/s | ~1.5–3× 4090（訓練/LLM 推理多見） | 70B+ 大模型訓練、高併發推理、資料中心 |
H100 (80GB) | 80 GB HBM3 / ~3.35 TB/s | ~2–3× 5090（視任務） | 大模型訓練（70B+）、企業級部署 |
H200 (141GB) | 141 GB HBM3e / 4.8 TB/s | ~3× 5090 以上（記憶體受益明顯） | 超大規模模型訓練/推理 |
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RTX4090 具備更高 CUDA 核心與更快記憶體頻寬，可縮短大模型推理與訓練時間，效能約提升 50%。
單卡至少 24GB VRAM；若模型超過顯存可考慮多卡並行。
建議 Ubuntu 20.04 或以上版本，安裝 CUDA 12.1+、cuDNN 8.9+，Python 3.10+。
