前言

NVIDIA GeForce RTX 4090 在性能、效率和 AI 驱动的图形领域实现了质的飞跃。这款 GPU 采用 NVIDIA Ada Lovelace 架构，配备 24 GB 的 GDDR6X 显存。此外，RTX 4090还引入了多项创新技术。例如，它支持 DirectX12Ultimate，能够在即将推出的视频游戏中支持硬件光线追踪和可变速率着色，为用户带来更加逼真的游戏画面。同时，其采用的第三代光线追踪核心RT Core和第四代 Tensor 内核，使得显卡在光线追踪和 AI 辅助渲染方面的性能达到新的高度。

同时在此还要重点提一下4090显卡在AI和机器学习上的优势：首先，NVIDIA GeForce RTX 4090配备强大的人工智能加速功能，如Tensor内核和CUDA内核，可用于加速人工智能和机器学习任务；其次,该显卡与TensorFlow和PyTorch等流行的人工智能库兼容，使开发人员能够轻松地使用这些库实现人工智能和机器学习模型；支持CUDA优化库，如cuDNN、TensorRT和CUDA-X AI，进一步加速AI-ML工作负载的同时也为显卡提供了强大的并行处理能力。

出色的性能表现；相比于前作提升明显

专业图形处理方面：在 CAD 建模、3D 渲染、影视后期、深度学习等专业领域，RTX 4090 凭借其强大的浮点运算能力和对 CUDA、OpenCL 等 API 的良好支持，大幅提升了工作效率。科学计算与仿真方面：科研工作者和工程师可以利用 RTX 4090 进行复杂的科学计算和大规模仿真项目，显著加快数据处理速度，缩短研究周期。

在3DMark TimeSpy DX12 测试中，GeForce RTX 4090 显卡分数达到了 34725 分，作为对比，GeForce RTX 3090 的分数为 18981 分，RTX 3090Ti 为 21862 分。也就是说 GeForce RTX 4090 的提升达到了 82.95%，这个提升幅度堪称恐怖。‏

‏在3DMark Fire Strike DX11 测试中，GeForce RTX 4090 显卡分数达到了 75013 分，作为对比，GeForce RTX 3090 的分数为 46045 分，GeForce RTX 3090Ti 为 52630 分。提升幅度同样有达到了 62.91%，这个分数意味着可以 4K 分辨率流畅运行所有的游戏了，哪怕是光追游戏和 VR 游戏也能满足高刷新率的需求。‏

以下是一张GPU 物理分数的对比表，在所有项目中 RTX 4090 相比于前代旗舰卡都有着几乎翻倍的提升。

核心技术暴涨；助力AI能力跃进

GeForce RTX 4090 是基于目前最高端的 AD102 核心打造的，内有 16384 个 CUDA 核心、512 个 Tensor 核心、128 个光追核心、512 个纹理单元、176 个 ROP 单元，比上一代 RTX 3090 核心规模大了一半还多。后续应该还有真旗舰 RTX 4090Ti，解锁全部 GPC 单元。

‏GeForce RTX 4090 的核心频率是 2230-2520MHz，相比上代同样提升了一半多。显存方面依旧是 384-bit 24GB GDDR6X，但带宽提升到了 1TB / s。TDP 为 450W，达到了 RTX 3090 Ti 的档次，相比于 RTX 3090 增加了整整 100W。猜测是由于核心规模和频率双双暴涨，因此功耗也不得不提高了。‏

‏GeForce RTX 4090 的架构也发生了不小的变化，它升级到了最新的 NVIDIA Ada Lovelace 架构。它基于 TSMC 4N NVIDIA 定制工艺打造，因此实现了高达 2 倍的性能功耗比飞跃。流式多处理器具有高达 83 TFLOPS 的着色能力，吞吐量超过上一代产品 2 倍。第三代 RT Cores 的有效光线追踪计算能力达到 191 TFLOPS，是上一代产品 2.8 倍。第四代 Tensor Cores 新增 FP8 引擎，具有高达 1.32 petaflops 的 Tensor 处理性能，超过上一代的 5 倍。

SER 为光线追踪带来最高可达 3 倍的性能提升，整体游戏性能提升可高达 25%。‏‏以上这些数据可能比较抽象。反映到具象的功能上，新架构带来了不少的新功能：由于 Ada 光流加速器的引入，使得 DLSS 3 能够预测场景中帧和帧之间的运动变化，实现 AI 插帧，在保持图像质量的同时提高帧率。同时支持双 AV1 编码器的应用，不仅可以将视频导出时间缩短，还能拥有更好的画质。总之就是游戏生产两相宜。

RTX 4090 拥有强大的 Tensor 核心和 FP16/INT8 计算能力，非常适合进行 AI 模型的训练和推理。对于需要进行大量计算和数据处理的 AI 研究者和工程师来说，RTX 4090 是一个理想的工具。ensor Core 可实现混合精度计算，动态调整算力，从而在保持准确性和提供更强安全性的同时提高吞吐量。在应对广泛的 AI 和高性能计算 (HPC) 任务时，新一代 Tensor Core 的速度更胜以往。NVIDIA Tensor Core 可将万亿级参数生成式 AI 模型的训练速度提高 4 倍，将推理性能提升 30 倍，并加速现代 AI 工厂的所有工作负载。

由此可见，4090芯片在AI模型层面的重要性不言而喻了。既然如此，在这小编向大家推荐一款来自UCloud优刻得的一款4090云服务器，相比较于市面上的一些GPU共享算力平台的资源，不仅价格实惠，性价比高，性能强劲 的同时还拥有独立IP、预装主流大模型及环境镜像，支持7X24的小时的售后服务。同时，UCloud还推出了9.9元/天的4090特惠，方便大家体验使用 价格非常香，可以放心上车！

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