資訊專欄INFORMATION COLUMN
2023年12月28日 英偉達宣布正式發布GeForce RTX 4090D，對比于一年前上市的4090芯片，兩者的區別與差異在哪？而在當前比較火熱的大模型推理、AI繪畫場景方面 兩者各自的表現又如何呢？
規格與參數信息對比
現在先來看看GeForce RTX 4090D到底與之前的GeForce RTX 4090顯卡有何區別。（左為4090 右為4090D）
從簡單的規格來看，GeForce RTX 4090D同樣是采用了NVIDIA桌布端最強的Ampere架構，核心型號同為AD102但后綴會有些許的不一樣；CUDA數量這是目前最為明顯感知到的削減，4090D比4090少了約11%，從原本的16384個調整到14592個；基準頻率小有提升，從2235MHz提高至2280MHz，但兩者加速頻率同樣為2520MHz。而GeForce RTX 4090即便并非完整的AD102核心 但CUDA數量也達到了16,384 CUDA核心，512 Tensor 核心，以及128RT核心。
GeForce RTX 4090擁有的512 Tensor 核心能提供5283 TPP (Total Processing Performance)，而GeForce RTX 4090D擁有的456 Tensor核心提供4700 TPP ，剛好卡在4800 TPP之下，意味著GeForce RTX 4090D與GeForce RTX 4090相差的就是8組TPCs，數量差距還是比較大的。功耗方面，4090和4090D的待機功耗均為19W，但4090D的平均游戲功耗稍有降低。從315W降低到302W，TGP也從450W下調到425W。但在英偉達的表格之外，我們也發現了一些新的改動：滿血版的4090有512個Tensor Core，但4090D只有456個；4090的TPP為5285TOPS，而4090D TPP為47.6.8TOPS。
實操影響區別
在性能方面，CUDA核心的數量對使用的影響主要體現在圖形渲染和物理模擬方面，圖形質量和復雜度往往需要大量的計算資源。CUDA核心專門用于處理這些計算任務，包括渲染高質量的圖形、實時物理效果、環境光影計算等。當CUDA核心的數量減少時，GPU處理這些任務的能力會相應降低。這意味著在同等條件下，具有較少CUDA核心的GPU可能無法以高分辨率或高幀率運行圖形密集型的模型。此外，物理模擬也會受到影響。設計中的爆炸效果、動態破壞、流體動力學等需要大量計算的物理效果可能在CUDA核心較少的情況下無法精確表現。
在AI推理方面：
RTX 4090D 的單/雙精度浮點運算性能與 RTX 4090 存在約 5% 的性能差距；在整數性能上，RTX 4090D則落后RTX 4090 2.6%的性能差距。
在AI繪畫的相關測試中：
使用Batch Size 1, Batch Count 10, CFG Scale 7, Sampling Steps 50的預設，在512*512分辨率下，RTX 4090D落后約10%；如果繼續提升分辨率，效率反倒有所提升，近乎打平。
數據圖表來自：https://www.expreview.com/91862.html
關于價格
以下是市面上一家算力共享平臺的4090以及4090D云服務器的價格，其中我們可以看到，在內存更小，總存儲小地多且性能低10%的情況下，4090D的價格竟然是比性能更強且規格更大的4090貴出不少。因此，大家在后續采購4090云服務器的過程中一定要仔細分辨購買的4090還是4090D，千萬不要以4090的價格買到了4090D 謹防買錯！
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