Ithy - Сравнение NVIDIA GeForce RTX 3090 и RTX 4090: Какой GPU выбрать для DeepSeek и ИИ?

Ключевые Выводы

RTX 4090 демонстрирует значительно более высокую производительность для задач глубокого обучения и инференса, превосходя RTX 3090 на 40-60%.
Обе карты оснащены 24 ГБ GDDR6X VRAM, что достаточно для многих моделей DeepSeek, особенно дистиллированных и квантованных версий.
RTX 3090 поддерживает NVLink для объединения VRAM в мульти-GPU конфигурациях, чего нет у RTX 4090, что делает 3090 потенциально более выгодной для очень крупных моделей требующих суммарной памяти.

В мире искусственного интеллекта и глубокого обучения выбор подходящего графического процессора (GPU) играет решающую роль в эффективности и скорости работы с моделями. NVIDIA GeForce RTX 3090 и RTX 4090, обе обладающие 24 ГБ видеопамяти, являются мощными кандидатами для таких задач, особенно для работы с моделями DeepSeek, которые требуют значительных вычислительных ресурсов. В этом подробном сравнении мы рассмотрим их ключевые характеристики, производительность в Deep Learning, энергопотребление, архитектурные особенности и применимость для задач DeepSeek, основываясь на последних данных на 4 июня 2025 года.

Архитектурные Основы и Основные Характеристики

Различия между RTX 3090 и RTX 4090 начинаются с их архитектур. RTX 3090 основана на архитектуре Ampere, в то время как RTX 4090 использует более новую и продвинутую архитектуру Ada Lovelace. Эта разница в архитектуре влечет за собой существенные улучшения в производительности и эффективности.

RTX 3090: Детализация Ampere

Архитектура Ampere (GA102)

RTX 3090 (выпущенная в 2020 году) использует архитектуру Ampere, произведенную по 8 нм техпроцессу. Она имеет 10 496 ядер CUDA, что обеспечивает значительную вычислительную мощность. Основные характеристики включают 24 ГБ GDDR6X памяти, работающей на частоте 19,5 Гбит/с, с общей пропускной способностью 936 ГБ/с. Стандартное энергопотребление (TDP) составляет 350 Вт. На момент своего выхода, RTX 3090 была флагманским GPU для игровых и профессиональных задач, включая глубокое обучение.

RTX 4090: Революция Ada Lovelace

Архитектура Ada Lovelace (AD102)

RTX 4090 (выпущенная в 2022 году) построена на архитектуре Ada Lovelace, использующей более совершенный 5 нм техпроцесс (4N с EUV от TSMC). Она оснащена 16 384 ядрами CUDA, что значительно больше, чем у 3090, и включает тензорные ядра третьего поколения и RT-ядра третьего поколения, оптимизированные для ИИ и трассировки лучей. Память также составляет 24 ГБ GDDR6X, но с более высокой тактовой частотой (2230 МГц) и, как следствие, более высокой пропускной способностью. TDP RTX 4090 составляет 450 Вт, что требует более мощного блока питания и эффективного охлаждения.

Сравнительный Анализ Производительности для Deep Learning

Для задач DeepSeek, будь то обучение или инференс моделей ИИ, производительность GPU является критическим фактором. RTX 4090 демонстрирует значительное превосходство над RTX 3090 в этой области.

Превосходство RTX 4090

В бенчмарках глубокого обучения RTX 4090 показывает пропускную способность обучения (training throughput) в 1.3x до 1.9x раз выше, чем RTX 3090, в зависимости от модели и настроек точности (например, FP16 или FP32). В целом, RTX 4090 примерно на 40-60% быстрее, чем RTX 3090, для конкретных моделей глубокого обучения и рабочих нагрузок. Это означает, что для задач DeepSeek, требующих интенсивных вычислений, RTX 4090 значительно сокращает время обучения и повышает общую эффективность.

Для инференса больших языковых моделей (LLM), RTX 4090 поддерживает истинный FP8, что является важным преимуществом, тогда как RTX 3090 может показывать "ужасную" производительность с FP16 из-за ограничений на уровне драйверов. Поддержка DLSS AI-апскейлинга в RTX 4090 также может улучшить производительность моделей глубокого обучения до 200%.

Сравнение производительности RTX 4090 и RTX 3090 в Deep Learning

Сравнение производительности RTX 4090 и RTX 3090 в задачах глубокого обучения.

Энергопотребление и Эффективность

Хотя RTX 4090 потребляет больше энергии (450 Вт против 350 Вт у RTX 3090), его энергоэффективность в расчете на производительность (производительность на ватт) часто сопоставима или даже лучше благодаря более новой архитектуре и оптимизациям. Однако, для RTX 4090 потребуется более мощный блок питания и более эффективная система охлаждения, что стоит учитывать при сборке системы.

Память (VRAM) и Поддержка Multi-GPU

Обе видеокарты оснащены 24 ГБ GDDR6X VRAM, что является одним из ключевых факторов для работы с крупными моделями ИИ, включая DeepSeek. Для многих задач глубокого обучения, включая меньшие варианты моделей DeepSeek (например, 7B и 16B с 4-битной квантизацией), 24 ГБ VRAM достаточно.

NVLink и Масштабируемость

Одно из ключевых различий между этими двумя картами для глубокого обучения заключается в поддержке Multi-GPU:

RTX 3090 поддерживает NVLink, что позволяет объединять VRAM двух карт, делая их видимыми как единое целое (например, две RTX 3090 дают 48 ГБ VRAM). Это может быть значительным преимуществом для очень больших моделей, которые не помещаются в 24 ГБ VRAM одной карты, или для задач распределенного обучения.
RTX 4090 не поддерживает NVLink. Хотя многопроцессорные конфигурации с использованием PCIe 4.0 все еще показывают хорошие результаты, они не обеспечивают прямое объединение VRAM. В некоторых случаях, масштабирование производительности в мульти-GPU конфигурациях с RTX 4090 может быть субоптимальным (около 1.7x пропускной способности для 2 GPU, или даже 0.62-0.75 для второй карты в некоторых тестах), что, вероятно, является намеренным маркетинговым сегментированием со стороны NVIDIA, чтобы подтолкнуть крупных клиентов к датацентровым решениям.

Несмотря на отсутствие NVLink, одиночная RTX 4090 часто превосходит одиночную RTX 3090 по производительности, а две RTX 4090 в некоторых тестах превосходят две RTX 3090 (даже с NVLink) в различных моделях глубокого обучения, если программное обеспечение эффективно управляет памятью между отдельными GPU.

Применимость для DeepSeek Моделей

Модели DeepSeek, особенно дистиллированные и меньшие варианты (например, 7B и 16B с 4-битной квантизацией), могут эффективно работать на потребительских GPU, таких как RTX 4090 и RTX 3090. RTX 4090 считается одним из лучших GPU для глубокого обучения в 2025 году и является топовым выбором для запуска моделей DeepSeek R1.

Видео: Сравнение производительности RTX 3090 и RTX 4090 для задач глубокого обучения, включая DeepSeek R1. Это видео демонстрирует реальные тесты инференса LLM на обеих картах, показывая, как каждая из них справляется с рабочими нагрузками DeepSeek.

Для очень крупных моделей DeepSeek-R1 (например, Qwen3-8B) могут потребоваться значительные объемы VRAM (40-80 ГБ) и, возможно, несколько GPU уровня H100 или A100. Однако для большинства локальных проектов и экспериментов с DeepSeek, 24 ГБ VRAM, предлагаемые RTX 3090 и RTX 4090, вполне достаточны, особенно при использовании оптимизаций, таких как 4-битное квантование.

Стоимость и Доступность

На момент запуска RTX 4090 имела рекомендованную розничную цену (MSRP) в $1,599, что было ниже, чем MSRP RTX 3090 Ti ($1,999). Оригинальная RTX 3090 дебютировала по цене $1,499. Однако, цены на RTX 3090 на вторичном рынке значительно снизились, делая её потенциально более выгодным выбором по соотношению цена/производительность, если бюджет является основным ограничением.

Сводная Таблица Сравнения

Ниже представлена сравнительная таблица, обобщающая ключевые различия между RTX 3090 и RTX 4090 с учетом их применимости для Deep Learning и DeepSeek.

Параметр	NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB	NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
Архитектура	Ampere (GA102)	Ada Lovelace (AD102)
Техпроцесс	8 нм	5 нм (4N с EUV)
Ядра CUDA	10,496	16,384
Тип VRAM	24 ГБ GDDR6X	24 ГБ GDDR6X
Частота GPU (базовая)	1395 МГц	2230 МГц
TDP (Энергопотребление)	350 Вт	450 Вт
Производительность в DL (относительно 3090)	Базовая	~40-60% выше
Пропускная способность обучения	Стандартная	1.3x - 1.9x выше
Поддержка FP8	Нет	Есть (для инференса LLM)
NVLink	Поддерживается	Не поддерживается
Масштабируемость Multi-GPU	Хорошая (с NVLink)	Ограниченная (без NVLink)
Применимость для DeepSeek	Хороша для моделей среднего размера	Отлична для большинства моделей, особенно требовательных к скорости
Ориентировочная цена (MSRP)	$1,499 (на старте)	$1,599 (на старте)

Оценка Производительности и Эффективности

Чтобы лучше визуализировать производительность и эффективность обеих карт для задач DeepSeek и AI, представлен радарный график. Данные на графике основаны на усредненных показателях из различных бенчмарков и обзоров, отражая общую производительность в задачах глубокого обучения, энергоэффективность и ценность для ИИ-разработки.

На этом радарном графике представлены сравнительные характеристики RTX 3090 и RTX 4090. Ось "Производительность в DL" отражает общую скорость обработки задач глубокого обучения. "Энергоэффективность" показывает отношение производительности к потреблению энергии. "Стоимость/Производительность" оценивает ценность GPU за его цену. "Масштабируемость Multi-GPU" указывает на эффективность работы нескольких карт вместе. Наконец, "Поддержка новых технологий" отражает наличие таких функций, как FP8 и последние оптимизации для ИИ. Как видно, RTX 4090 превосходит RTX 3090 по большинству показателей, кроме масштабируемости в конфигурациях с несколькими GPU из-за отсутствия NVLink.

Путь к Оптимальному Выбору GPU для DeepSeek

Этот интеллектуальный анализ помогает определить, какой GPU лучше всего подходит для ваших задач DeepSeek. Ниже представлена ментальная карта, которая поможет визуализировать ключевые аспекты, которые следует учитывать при выборе между RTX 3090 и RTX 4090.

mindmap root["Выбор GPU для DeepSeek"] id_A["RTX 4090 24GB"] id_A1["Преимущества"] id_A1_1["Высокая Производительность в DL
до 60% быстрее"] id_A1_2["Архитектура Ada Lovelace
(5 нм)"] id_A1_3["Поддержка FP8 для LLM Inference"] id_A1_4["DLSS AI-апскейлинг"] id_A1_5["Лучше для однокарточных систем"] id_A2["Недостатки"] id_A2_1["Высокое Энергопотребление
(450W)"] id_A2_2["Отсутствие NVLink"] id_A2_3["Ограниченная Масштабируемость Multi-GPU"] id_A2_4["Более высокая Стоимость"] id_B["RTX 3090 24GB"] id_B1["Преимущества"] id_B1_1["Поддержка NVLink
(Объединение VRAM)"] id_B1_2["Энергоэффективность
(350W)"] id_B1_3["Приличная Производительность в DL"] id_B1_4["Доступность на вторичном рынке"] id_B1_5["Хороша для Multi-GPU систем"] id_B2["Недостатки"] id_B2_1["Старая Архитектура Ampere
(8 нм)"] id_B2_2["Медленнее в DL (на 40-60%)"] id_B2_3["Нет поддержки FP8"] id_B2_4["Меньшее количество ядер CUDA"] id_C["Общие Критерии для DeepSeek"] id_C1["Объем VRAM (24GB достаточно для 7B/16B)"] id_C2["Скорость обучения и инференса"] id_C3["Бюджет и ROI"] id_C4["Требования к охлаждению и питанию"] id_C5["Тип и размер модели DeepSeek"]

Эта ментальная карта наглядно показывает основные факторы, которые следует учитывать при выборе между RTX 3090 и RTX 4090 для ваших проектов DeepSeek. Она помогает быстро оценить преимущества и недостатки каждой карты в контексте ваших конкретных потребностей, будь то максимальная производительность на одной карте или масштабируемость в многокарточных системах.

FAQ: Часто Задаваемые Вопросы о GPU для DeepSeek

Какой GPU лучше для запуска DeepSeek R1?

Для запуска DeepSeek R1 и её дистиллированных моделей, RTX 4090 является более производительным и эффективным выбором благодаря своей более новой архитектуре, большему количеству ядер CUDA и улучшенной поддержке современных технологий для глубокого обучения.

Нужно ли 48 ГБ VRAM для DeepSeek?

Для большинства моделей DeepSeek (например, 7B и 16B с 4-битной квантизацией) 24 ГБ VRAM достаточно. Однако, для очень крупных моделей (сотни миллиардов параметров) или для полномасштабного обучения, может потребоваться 40-80 ГБ VRAM или даже больше, что достигается с помощью датацентровых GPU (как H100) или мульти-GPU конфигураций с NVLink (как у RTX 3090).

Влияет ли NVLink на производительность в Deep Learning?

Да, NVLink позволяет объединять VRAM нескольких GPU, делая их видимыми как единое целое. Это крайне полезно для обучения очень больших моделей, которые не помещаются в память одного GPU. RTX 3090 поддерживает NVLink, тогда как RTX 4090 — нет, что ограничивает её масштабируемость в мульти-GPU конфигурациях, где требуется совместная память.

RTX 3090 все еще актуальна для ИИ в 2025 году?

Да, RTX 3090 остается мощным и актуальным GPU для многих задач ИИ в 2025 году, особенно если вы ищете более бюджетное решение или планируете использовать мульти-GPU конфигурации с NVLink. Она предлагает приличную производительность и 24 ГБ VRAM, что достаточно для многих проектов.

Заключение

Выбор между NVIDIA GeForce RTX 3090 и RTX 4090 для задач DeepSeek и глубокого обучения зависит от ваших конкретных потребностей и бюджета. RTX 4090 является безусловным лидером по производительности в однокарточных конфигурациях, предлагая значительно более высокую скорость обучения и инференса благодаря архитектуре Ada Lovelace и большому количеству ядер CUDA. Она лучше подходит для тех, кто ищет максимальную производительность и готов инвестировать в более мощное охлаждение и блок питания.

С другой стороны, RTX 3090, хотя и уступает в сырой производительности, остается очень сильным конкурентом, особенно если для ваших проектов требуется мульти-GPU конфигурация с объединенной VRAM через NVLink, или если вы ищете более экономичное решение. На вторичном рынке RTX 3090 часто предлагает отличное соотношение цена/производительность.

Для большинства локальных проектов DeepSeek и экспериментов с моделями среднего размера, обе карты способны справиться с задачей. Однако для достижения наилучших результатов и ускорения рабочего процесса, особенно с учетом будущих требований моделей ИИ, RTX 4090 является более предпочтительным выбором.