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根据[这篇](https://videocardz.com/newz/exclusive - first - look - at - geforce - rtx - 5090 - with - 32gb - gddr7 - memory)文章，据传5090的内存带宽为1.8TB/s且内存总线为512位 - 这使其比除了A100/H100（拥有HBM2/3内存、2TB/s内存带宽和5120位内存总线）之外的任何专业显卡都要好。尽管显存（VRAM）被限制在32GB（GDDR7），但对于运行任何小于30B的大型语言模型（LLM）来说，它可能是最快的。

讨论总结

整个讨论围绕RTX 5090展开，涉及到它的显存容量、价格、性能、在不同应用场景（如LLM、Stable Diffusion）下的表现等多方面内容。评论者们的观点多种多样，既有对RTX 5090显存容量不满、认为价格过高的，也有看好其性能提升、打算升级的，整体讨论氛围热烈且充满争议。

主要观点

  1. 👍 RTX 5090显存容量仅32GB，不够用
    • 支持理由：运行大型模型需要更多显存，如多张3090显存总量更多。
    • 反对声音：未提及。
  2. 🔥 RTX 5090价格可能高昂，性价比低
    • 正方观点：价格可能超2000美元甚至2500美元，业余爱好者觉得贵，专业人士觉得效率不够。
    • 反方观点：未提及。
  3. 💡 两张3090进行张量并行性价比高
    • 解释：花费约1200 - 1400美元，显存总量48GB，推理速度有提升。
  4. 💡 消费级GPU从每GB显存成本看相对是“便宜货”，但评价GPU还应考虑其他因素
    • 解释：单纯看显存成本，消费级GPU有优势，但还应综合质量、功耗等因素。
  5. 💡 AMD或Intel有填补特定显卡需求市场空白的可能
    • 解释：有市场需求未被满足，但不确定本地LLM市场规模是否足够吸引企业。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wake me up when they actually put a useful amount of memory on the card.”
    • 亮点：幽默地表达对RTX 5090显存容量的不满。
  2. “🤔 We’re rapidly approaching the point where business GPUs are looking like a bargain compared to the "prosumer" rip off.”
    • 亮点：指出商业级GPU在消费级GPU价格攀升时显得更划算。
  3. “👀 2x 3090 in Tensor Parallel will give you \\1.6x the inference speed of a Single 3090 (eg \\ ‘1.5TB/s’), cost \\~$1200 - 1400 and have 48GB.”
    • 亮点：用数据说明两张3090张量并行的优势。
  4. “😂 I don’t caaaaaaare I just want the VRAM”
    • 亮点：简洁表达只关注VRAM，不在乎其他性能。
  5. “🤔 I really think this is a gap that AMD or Intel can try to fill up. Not sure how big a market local LLM really has at the moment though, might just be too small to bother.”
    • 亮点：提出AMD或Intel的市场机会以及对本地LLM市场规模的担忧。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有负面情绪，如对RTX 5090显存容量、价格不满；也有正面情绪，如期待RTX 5090性能提升而打算升级的。主要分歧点在于RTX 5090的性价比、显存容量是否满足需求以及在不同应用场景下的表现。可能的原因是不同用户有不同的使用需求和预算限制，如业余爱好者更关注价格和显存容量，专业人士可能更看重效率等因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：到2025年GPU是否会变得无关紧要，转而更需要强大的CPU和大容量DDR5内存。
  • 潜在影响：如果GPU在未来真的变得无关紧要，将对计算机硬件行业产生巨大影响，相关的显卡研发、生产、销售以及以GPU为核心的应用（如游戏、AI训练等）都会受到影响。

详细内容：

标题：关于 RTX 5090 内存带宽和显存容量的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 RTX 5090 传闻拥有 1.8 TB/s 内存带宽的帖子引发了热烈讨论。该帖提到，尽管 RTX 5090 拥有较高的内存带宽和 32GB 的 GDDR7 显存，但相比专业卡如 A100/H100 仍存在差距。此帖获得了众多关注，评论数众多，引发了关于显存容量、价格、用途以及市场竞争等多方面的激烈探讨。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为，Nvidia 对显存的配置不够慷慨，比如[CountPacula]表示，历经两代产品，显存仅增加 8GB，无论内存速度多快，容量都不足，尤其在价格相当的情况下，不如选择多个 3090。[katiecharm]也认为，该卡显存至少应有 48GB，甚至 64GB。
  • [barefoot_twig]指出，Nvidia 有意控制不同产品线的显存配置，以避免影响其在 AI 等领域的高额利润。
  • 对于价格，[TurpentineEnjoyer]认为，相比之下，商业 GPU 看起来更像个划算的选择，比如 RTX 5090 预计价格超 2000 美元，而 RTX ADA 6000 等专业卡虽然价格更高，但在某些方面性价比更高。
  • 在性能方面，[segmond]经过计算认为，RTX 5090 的推理速度约为 3090 的 2.5 - 3 倍，但对于大型模型，多个 3090 凭借更多的显存可能更具优势。

有人分享个人经历，如[Natural_Home_769]提到作为游戏环境设计师，已难以承受如今高昂的显卡价格。还有人提出有趣观点，如[TastesLikeOwlbear]猜测 5090 的 32GB 显存可能会以某种方式分区，限制其在非游戏领域的使用。

总之，关于 RTX 5090 的讨论呈现出多样化和复杂性，涉及到技术、市场、用户需求等多个层面。