NVIDIA GeForce RTX 4090 VS NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
RTX 4090 和 RTX 4070 Ti Super 都基于 NVIDIA 的 Ada Lovelace 架构。本对比帮助您在同一 GPU 系列的不同配置之间做出选择。
NVIDIA
RTX 4070 Ti Super
VRAM 16GB
FP32 44.1 TFLOPS
TDP 285W
📊 详细规格对比
| 规格参数 | RTX 4090 | RTX 4070 Ti Super | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Ada Lovelace | Ada Lovelace | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | consumer | consumer | - |
| 外形规格 | 3-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 24GB | 16GB | +50% |
| 显存类型 | GDDR6X | GDDR6X | - |
| 内存带宽 | 1.01 TB/s | 672 GB/s | +50% |
| 内存总线 | 384-bit | 256-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 16,384 | 8,448 | +94% |
| Tensor 核心 | 512 | 264 | +94% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 82.58 TFLOPS | 44.1 TFLOPS | +87% |
| FP16 (半精度) | 165.15 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 450W | 285W | +58% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA GeForce RTX 4090
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。RTX 4090 提供 24GB，而 RTX 4070 Ti Super 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA GeForce RTX 4090
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
根据当前云端定价，RTX 4070 Ti Super 的起始小时费率更低。
NVIDIA GeForce RTX 4090 最适合：
- 图像生成
- AI 开发
- 企业级生产
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 最适合：
- AI 开发
- 游戏
- Enterprise training
常见问题
AI 训练选哪个更好：RTX 4090 还是 RTX 4070 Ti Super？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。RTX 4090 提供 24GB GDDR6X 内存，带宽为 1.01 TB/s；RTX 4070 Ti Super 提供 16GB GDDR6X 内存，带宽为 672 GB/s。对于更大的模型，RTX 4090 更高的显存容量使其更具优势。
RTX 4090 和 RTX 4070 Ti Super 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，RTX 4090 起价为 $0.20/小时，RTX 4070 Ti Super 起价为 $0.13/小时。价格相差约 54%。
我可以用 RTX 4070 Ti Super 代替 RTX 4090 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 16GB 显存内运行，且不需要 RTX 4090 的额外吞吐量，那么 RTX 4070 Ti Super 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，RTX 4090 的架构可能是必不可少的。
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