NVIDIA RTX 5090 vs 5090D: Erklärung der wichtigsten Unterschiede in der KI-Leistung für Gamer

Ich habe einen Kopf-an-Kopf-Vergleich mit Mobulan, einem renommierten Bilibili-Technologieinfluencer, durchgeführt, wobei ich mmapeak – ein Open-Source-Benchmarks工具 – verwendet habe, das speziell zur Messung der GPU-Matrixmultiplikations- und Akkumulationsleistung (MMA) entwickelt wurde. Unsere Tests wurden unter identischen Bedingungen durchgeführt (Ubuntu 24.04, CUDA 12.8). Für weitere Benchmark-Daten siehe die umfassende NGA-Forumanalyse von Nutzer sahalaka, die unten verlinkt ist.

Die Ergebnisse sprechen Bände: Wie Abbildungen 1 und 2 deutlich zeigen, übertraf die 5090 ihre 5090D-Variante bei ausgewählten Mixed-Precision- und FP8-Benchmarks um mehr als 70%. Dieser dramatische Sprung unterstreicht die überlegene Rechenleistung der 5090 für spezialisierte Matrixoperationen.

Das gesagt, würde ich zu Hause noch immer davon abraten, die 5090 zu kaufen (Wartungsprobleme bleiben weiterhin problematisch), selbst für AI-Profis. In realen Anwendungen wäre es schwer, Leistungsunterschiede zu bemerken – insbesondere bei industriestandardmäßigen FP32- und FP16-Operationen, wo beide GPUs vergleichbare Ergebnisse liefern. Gaming und professionelle Anwendungen? Sie sind praktisch gleichauf.

Benchmarke-Tool: mmapeak (GitHub) – Respekt an den Entwickler Hochachtung an Mobulan auf Bilibili für die FP32/FP16-Vergleichstests: BV1JidsYDE2L Respekt an sahalaka auf NGA für die Zusammenstellung der Testergebnisse (vollständige Analyse: tid=43826072) (PS: Xiaohongshus Linksrichtlinie schlägt wieder zu [Gesichtspalm])