实测对比 32GB RTX 5090 与 48GB RTX 4090，多场景高并发测试，全面解析 AI 服务器整机性能与显存差异。
在AI算力快速演进的今天，用户对GPU的需求已经从单一性能转向显存容量、吞吐效率与稳定能效的综合考量。
随着RTX 5090的到来，我们看到了一款在AI模型推理、微调与中型训练任务中表现出色的全能GPU。与此同时，RTX 4090 48GB凭借更大的显存，在长上下文与多任务并发下仍具优势。
为此，我们基于赋创自研整机平台，对8× RTX 5090（32GB）与8× RTX 4090（48GB）进行了系统性实测对比，并同步参考24GB标准版4090的表现，希望能够帮助各位更客观地选择最合适的AI服务器方案。
一、单卡性能与显存差异
分析说明：
●32GB的RTX 5090在带宽与能效上具备显著优势，适合模型推理、参数微调及高并发多实例部署。
●48GB 的RTX 4090在长上下文与多会话并发中更具稳定性：
○更大显存允许单卡容纳更完整的KV Cache与更长输入序列；
○避免24GB版本常见的页外KV/CPU Offload与调度延迟；
○Flash-Attention等高效内核能以更大Tile运行，减少同步与重排次数。
●24GB版本在显存边缘运行时，容易出现反复内存回收与性能抖动。
二、8卡整机实测结果
测试内容
1）模型与精度：DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，BF16。
2）度量口径：测试工具采用evalscope,评测指标包括首token时延，吞吐等。
3）输入规模：典型长上下文推理，固定 prompt 长度与采样参数，输入输出长度覆盖1K到4K。
4）系统环境：同一机房、同一操作系统镜像与驱动；功耗墙、散热条件一致；关闭除监控外的其它高负载服务。
5）图中数据：仅展示核心指标，完整环境版本与运行日志可按需补充。
测试数据
实测平台均基于赋创4U高密度AI服务器，采用PCIe 5.0总线与全闪NVMe阵列，分别搭载8张5090（涡轮版）与8张48G 4090（风扇版）进行压力测试。
性能分析：
●在中等输入长度（1024 tokens）与高并发（60线程）下，5090整机平均延时较48G版4090低 28.6%，吞吐提升 约36.3%。
●在长上下文（4096 tokens）下，48GB显存的优势开始显现，任务更稳定，延迟波动更小。
●整体来看：
○5090整机适合主流推理、微调、批量生成任务；
○48G 4090整机更适合大上下文与复杂输入任务。
三、推荐方案与适用场景
四、总结
本次实测结果显示：
●RTX 5090在AI推理与中型模型训练中具备明显的吞吐与能效优势，是当前最具性价比的全能选择；
●48GB版 RTX 4090在长上下文、复杂输入任务中表现更稳定，能有效支撑多会话并发场景；
