RTX 5090是AI时代GPU的重新定义，核心优势在于FP4/FP8原生支持、32GB GDDR7高带宽及sm_120计算架构，多卡部署需适配PCIe Gen5与新版通信框架。
RTX 5090 不是简单升级，而是AI时代GPU的重新定义。它不再只比游戏帧数，核心战场已转向大模型推理、多卡并行和低精度计算效率。纸面参数亮眼，但真实体验受制于软件生态成熟度——用得顺，性能翻倍；踩到坑，可能连卡都认不出来。
AI性能到底强在哪？关键看三个硬指标
一是FP4/FP8原生支持：GB202芯片首次在消费级显卡中集成NVFP4硬件加速单元，实测在FLUX.1等生成式模型上，吞吐量比4090高约100%，延迟降低40%以上。二是32GB GDDR7 + 1.79TB/s带宽：加载70B级模型时无需Offload，BF16全参训练单卡就能跑通。三是sm_120计算能力：CUDA核心达21760个，INT32吞吐翻倍，对Token解码、KV Cache管理等推理关键路径优化明显。
多卡部署真香，但别忽略通信瓶颈
PCIe Gen5总线让双卡间通信实测达40GB/s，远超4090的18GB/s。这意味着：
- 用vLLM或SGLang做多实例服务时，卡间数据同步几乎无感
- Ollama开箱即用，但默认不启用P2P，需手动加--gpu-memory-utilization参数才能榨干带宽
- DeepSpeed Zero-3下8卡集群吞吐提升23%，不过NCCL需升至2.26+，旧版本会降频通信
框架适配现状：有人丝滑，有人要编译
不是所有AI工具都能“即插即用”：
- Ollama：v0.4.5+已原生支持5090，docker run一行启动，适合快速验证
- vLLM：官方0.8.2不认sm_120，必须源码编译+PyTorch 2.7.0（CUDA 12.8）+手动patch kernel注册表
- SGLang：截至2025年9月仍卡在CUDA 12.4，暂未适配，建议暂避
- 云平台如并行智算云已预装调优环境，省去90%配置时间
买前必问：你真需要5090吗？
如果你主要做：
- 本地小模型微调（
- 70B以上模型推理、多用户API服务、实时音视频AI处理 → 5090的32GB显存和FP4优势不可替代
- 纯游戏用途 → 关注5090 D V2，游戏仅慢2%，但AI性能“血崩”，慎选
基本上就这些。新卡强大，但AI落地终究是软硬协同的事——算力再猛，也得有轮子能转起来。
