NVIDIA RTX 5090 vs 5090D: Principais Diferenças de Desempenho em IA Explicadas para Jogadores
Conduzi uma comparação cara a cara com Mobulan, um influenciador de tecnologia renomado no Bilibili, usando o mmapeak — uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para medir o desempenho máximo de multiplicação e acumulação de matriz (MMA) da GPU. Nossos testes foram realizados sob condições idênticas (Ubuntu 24.04, CUDA 12.8). Para mais dados de benchmark, confira a análise completa do fórum NGA pelo usuário sahalaka, linkada abaixo.
Os resultados falam por si mesmos: Como as Figuras 1 e 2 claramente demonstram, o 5090 superou seu equivalente 5090D em mais de 70% em certos benchmarks de precisão mista e FP8. Essa diferença dramática destaca o poder computacional superior do 5090 para operações matriciais especializadas.
No entanto, ainda aconselho os usuários domésticos a evitar a compra do 5090 (as preocupações com a garantia continuam sendo um problema), mesmo para profissionais de IA. Nas aplicações do mundo real, seria difícil notar diferenças de desempenho — especialmente nas operações padrão da indústria FP32 e FP16, onde ambas as GPUs entregam resultados comparáveis. Jogos e aplicativos profissionais? Eles estão praticamente lado a lado.
Ferramenta de benchmark: mmapeak (GitHub) — parabéns ao desenvolvedor Menção honrosa para Mobulan no Bilibili pelos testes de comparação FP32/FP16: BV1JidsYDE2L Créditos a sahalaka no NGA por compilar os resultados dos testes (análise completa: tid=43826072) (PS: A política de links do Xiaohongshu nos atinge novamente [cara de frustração])
Edward Grant 
Ada Stephens 
Bennett Schmidt
Interessante ver que a diferença de desempenho pode ser tão significativa assim. Eu sempre imaginei que as variantes “D” fossem praticamente iguais, mas essa margem de 70%+ é impressionante. Esses benchmarks são bem convincentes, mas será que na prática real vale tanto a pena pagar mais caro pela versão padrão?
Olá! Realmente, a diferença pode surpreender. Na prática, a versão padrão pode oferecer mais desempenho em tarefas intensivas, como ML e ray tracing, o que pode ser crucial para alguns gamers ou criadores de conteúdo. No entanto, se suas necessidades são mais básicas, a variante “D” pode ser uma ótima escolha por um custo mais baixo. Obrigado por compartilhar sua pergunta! 😊