NVIDIA 推出为中国市场量身定制的 RTX 4090D  显卡（以下简称“4090D”）。

NVIDIA 对该显卡的参数进行了特别调整。RTX 4090D 的设计严格遵循了 TPP（总处理性能）的限制，配备了14592 个 CUDA 核心，加速频率达到 2.52 GHz，并搭载了 24GB 384bit GDDR6X 显存。

参数可以做简单对比，实际性能却不能简单换算，可能面临模型、推理框架、算力墙、显存墙等多种因素影响，端到端的性能评测是一个非常复杂严谨的事情。

借着这次派欧算力云（www.paigpu.com） 4090D 资源上线，我们也为大家提供一份完整的性能评测报告！

NVIDIA 4090D 规格参数解析

GeForce RTX 4090D采用了 NVIDIA Lovelace 架构，5nm 制程工艺， 配备了 14592 个 CUDA 核心、24GB GDDR6X 内存、384 位宽内存总线和 425W 额定功耗。

与RTX 4090相比，RTX 4090D在核心数量和功耗上有所降低。其中，RTX 4090D 的 CUDA 核心减少了 12.8%，从 16384 个降至 14592 个、128 个流处理器减至 114 个，而功耗也略微下降了5.9%，从450W降至425W。

在其他核心规格上，RTX 4090D 与 RTX 4090 相同。比如，384位的宽内存总线，24GB GDDR6X 显存，以及最高可达2.52GHz的加速频率。唯一的区别是基准频率略有提升，从 2.23 GHz 调整到 2.28GHz，但有点遗憾的是，4090D 并不支持超频。

从性能参数推算，4090D 相当于是发挥了 90% 性能的 4090。

性能评测方法和数据

为了深入了解在实际应用场景中 4090D 的表现，我们选择了当下风靡的 Stable Diffusion （以下简称“SD”）和大语言模型 Llama 对此进行了性能测试。

Stable Diffusion 测试

在 SD 测试中，我们以 4090 为基准，同时结合目前市面上热门的其他显卡，制定了两个指标用于衡量 4090D，分别为“单卡性价比”和“性能对比”测试。

SD性能对比方法

在SD_V1.5基础模型，默认采样器，512*512分辨率下，生成每张图的耗时。

SD性价比对比方法

结合算力的时间成本，对比RTX4090与RTX4090D，生成每张图片的价格。

单卡性价比：

性能对比：

大语言模型推理（Llama2）

在大语言模型的测试中，我们以 4090 的性能作为基准值，分别选用了不同规格的 Llama 模型进行了多轮测试，最终梳理出了以下结果。

LLM性能对比方法

指定输入/输出参数长度下，对比每秒生成的Token数量。

LLM性价比对比方法

结合算力的时间成本，对比RTX4090与RTX4090D，生成每个Token的价格。如每小时算力成本1元，每小时生成Token数为100个，则性价比就是1分钱/Token。

性能对比：

LLM推理性价比：

评测结论

通过上面的测试数据，我们得出以下结论。

1、在 SD 测试中，4090D 的性能约为 4090 的 98%-99%。

2、在 Llama2-7b 的测试中，4090D 的性能约为 4090 的 96.5%。

3、在 Llama2-70b 的测试中，4090D 的性能约为 4090 的 97%。

试用方法

如果抛开性能，单从机房建设的性价比上来说，在不考虑合规与溢价的条件下，4090D 的整体建设性价比约为 8 卡 4090 服务器的 120%。如今，机器学习、生成式人工智能浪潮席卷全球，不少企业都陷入一卡难求的窘境，此时，选择高性价比的 GPU 云服务受到了越来越多企业的青睐。

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