# RTX 5090 vs RTX 4090 для ИИ: что дают дополнительные 8 ГБ памяти

> RTX 5090 vs RTX 4090 для ИИ: 32 против 24 ГБ, 1,79 ТБ/с против 1 008 ГБ/с и FP4. Какие LLM и модели изображений помещаются и сколько стоит аренда 5090 в месяц.

Источник: https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-4090-vs-rtx-5090  
Обновлено: 2026-10-22  
Издатель: FullGPU (https://fullgpu.com/)

**Коротко:** Мы сдаём в аренду RTX 5090, а не 4090, и благодаря дополнительным 8 ГБ, более высокой пропускной способности и поддержке FP4 это лучшая карта для ИИ; а 4090, который у вас уже есть, по-прежнему подходит для задач, которые помещаются в 24 ГБ.

## Характеристики RTX 4090 и RTX 5090

| Характеристика | NVIDIA GeForce RTX 4090 | NVIDIA GeForce RTX 5090 |
| --- | --- | --- |
| Архитектура | Ada Lovelace | Blackwell |
| Видеопамять | 24 ГБ GDDR6X | 32 ГБ GDDR7 |
| Пропускная способность памяти | 1,01 ТБ/с | 1,79 ТБ/с |
| FP4 | — | 3 352 AI TOPS |
| FP8 | 1 321 AI TOPS | Поддерживается |
| BF16 / FP16 | Поддерживается | Поддерживается |
| Интерконнект GPU | PCIe Gen4 x16 | PCIe Gen5 x16 |
| Форм-фактор | Карта PCIe · GeForce | Карта PCIe · GeForce |
| Макс. энергопотребление | 450 Вт | 575 Вт |

## Помесячные цены в FullGPU

| Конфигурация | Тип | Видеопамять | Процессор | ОЗУ | Накопители | Сеть | Цена в месяц (USD) | За GPU-час | Наличие |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA GeForce RTX 5090](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-5090) | Один GPU | 32 ГБ GDDR7 | 16 vCPU | 64 ГБ | 1 ТБ NVMe | 10 Гбит/с | 449 $ | 0,62 $ | В наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |

За GPU-час = цена в месяц ÷ число GPU ÷ 730 часов. Это значение приводится только для сравнения с почасовыми предложениями: каждый тариф оплачивается по фиксированной цене в месяц.

## Выбирайте RTX 4090, если…

- Такая карта у вас уже есть, и ваши задачи с запасом помещаются в 24 ГБ.
- Вы ведёте разработку на локальной рабочей станции, а GPU арендуете только для более крупных задач.
- Ваши модели работают в FP8 или в 4-битном формате с короткими контекстами, и 24 ГБ вас не ограничивают.

## Выбирайте RTX 5090, если…

- Вашим задачам нужно больше 24 ГБ — например, для модели генерации изображений 12B в BF16 или для длинных контекстов.
- Вам нужна поддержка FP4 в тензорных ядрах Blackwell.
- Ваш инференс упирается в пропускную способность памяти, а здесь 1,79 ТБ/с выигрывают у 1 008 ГБ/с.
- Вы хотите арендовать GPU: мы предлагаем RTX 5090 за 449 $ в месяц, а RTX 4090 — нет.

## Обзор

Вопрос «RTX 4090 или RTX 5090» возникает каждый раз, когда задачи переезжают с рабочей станции на сервер. Сначала один факт: FullGPU не сдаёт в аренду RTX 4090. Мы сдаём в аренду GeForce RTX 5090 за 449 $ в месяц. У 4090 24 ГБ GDDR6X с пропускной способностью 1 008 ГБ/с; у 5090 — 32 ГБ GDDR7 с пропускной способностью 1,79 ТБ/с, а архитектура Blackwell добавляет поддержку FP4. Ниже — что эти различия значат для реальных задач.

## RTX 4090 или RTX 5090: краткий ответ

Для задач ИИ RTX 5090 сильнее по всем важным характеристикам: на треть больше памяти, примерно на 78% выше пропускная способность памяти и поддержка FP4 в тензорных ядрах. RTX 4090 по-прежнему хорош для всего, что помещается в 24 ГБ, и если он у вас есть, продолжайте использовать его для таких задач. Мы выбрали для нашего каталога 5090, потому что дополнительные 8 ГБ переводят несколько распространённых задач из категории «нужны обходные пути» в категорию «помещается».

## Что дают дополнительные 8 ГБ

Веса занимают примерно 2 байта на параметр в BF16, 1 байт в FP8 и 0,5 байта в 4-битных форматах, плюс 10–30% на KV-кэш, активации и накладные расходы. При 24 ГБ многие популярные размеры моделей оказываются на самой границе; при 32 ГБ они помещаются с запасом.

| Задача | Память, примерно | RTX 4090, 24 ГБ | RTX 5090, 32 ГБ |
| --- | --- | --- | --- |
| Генерация изображений моделями класса SDXL | Меньше 16 ГБ | Помещается | Помещается |
| Модель генерации изображений 12B (класса Flux), BF16 | Около 24 ГБ плюс текстовые энкодеры | Нужны веса в FP8 или выгрузка в ОЗУ | Помещается, если выгрузить текстовые энкодеры в ОЗУ |
| Языковая модель 14B, FP8 | 14 ГБ + KV-кэш | Помещается, свободно около 10 ГБ | Помещается, свободно около 18 ГБ |
| Языковая модель 32B, 4 бита | Около 16 ГБ + KV-кэш | Впритык, свободно около 8 ГБ | Помещается, свободно около 16 ГБ |
| Языковая модель 8B в FP8 с контекстом 128K токенов | Около 8 ГБ + 17 ГБ KV-кэша | Не помещается | Помещается |
| Языковая модель 14B, BF16 | 28 ГБ + KV-кэш | Не помещается | Впритык |

Сильнее всего 8 ГБ сказываются в строке с длинным контекстом. Llama 3.1 8B использует механизм grouped-query attention с 32 слоями и 8 KV-головами, поэтому её KV-кэш занимает около 0,13 МБ на токен в 16-битном формате, или около 17 ГБ на полный контекст в 128K токенов. Добавьте около 8 ГБ весов в FP8 — и вам нужно примерно 25 ГБ без учёта накладных расходов: это выше предела 4090, но укладывается в возможности 5090.

При генерации изображений дополнительная память позволяет держать трансформер модели 12B в BF16, а не втискивать его в FP8, и даёт место для более крупных батчей или большего числа одновременно загруженных компонентов. Для моделей класса SDXL памяти с избытком хватает на обеих картах. В нашем тарифе с RTX 5090 есть также 64 ГБ системной оперативной памяти — достаточно, чтобы держать выгруженные текстовые энкодеры или неактивные компоненты пайплайна, пока работает GPU. [Калькулятор видеопамяти (VRAM)](https://fullgpu.com/ru/tools/vram-calculator) выполнит такой же расчёт для вашей модели.

С дообучением (fine-tuning) картина та же. Полное дообучение с Adam требует примерно 16–20 байт на параметр без учёта активаций, поэтому на 24 ГБ оно возможно примерно до 1,2–1,5B параметров, а на 32 ГБ — до 1,6–2B. Методы с адаптерами позволяют пойти гораздо дальше. LoRA для модели 8B, у которой около 16 ГБ замороженных весов в BF16, помещается на обеих картах, но на 5090 остаётся больше места под длину последовательностей. QLoRA для модели 32B — около 16 ГБ 4-битных весов плюс адаптеры и активации — на 24 ГБ умещается впритык, а на 32 ГБ это уже рабочий вариант.

## Пропускная способность памяти: 1 008 ГБ/с против 1,79 ТБ/с

NVIDIA указывает для GDDR6X в RTX 4090 пропускную способность 1 008 ГБ/с, а для GDDR7 в RTX 5090 — 1,79 ТБ/с, примерно на 78% больше. Для каждого сгенерированного токена нужно считать из памяти веса модели и KV-кэш, поэтому при инференсе LLM (больших языковых моделей) с небольшими батчами ограничением обычно становится пропускная способность. Для модели, которая помещается на обе карты, это самое важное аппаратное различие для генерации токенов. При больших батчах инференс всё больше упирается в вычислительную мощность — и здесь начинает играть роль поддержка FP4. Диффузионные модели тоже сильнее нагружают вычислительные блоки, поэтому для них выигрыш определяется точностью и ядрами (kernels).

## FP4 и числовые форматы

RTX 4090 построен на архитектуре Ada Lovelace: его тензорные ядра поддерживают форматы вплоть до FP8, и NVIDIA указывает 1 321 AI TOPS в FP8 с разреженностью. RTX 5090 относится к поколению Blackwell и добавляет FP4; для него NVIDIA указывает 3 352 AI TOPS в FP4 с разреженностью. Эти два основных показателя относятся к разной точности, поэтому сравнивать их напрямую нельзя: часть прироста объясняется тем, что число бит уменьшилось вдвое.

FP4 окупается, когда ваша модель сохраняет качество в 4 битах, а в вашем фреймворке есть ядра FP4 для Blackwell. На 4090 тоже можно запускать 4-битные веса с помощью квантования только весов, например AWQ или GPTQ, но вычисления при этом идут в более высокой точности, так что расход памяти снижается, а выигрыша в вычислительной мощности нет. Компромиссы по качеству описаны в нашем [разборе форматов FP8 и FP4](https://fullgpu.com/ru/blog/fp8-fp4-precision-explained).

## Энергопотребление, PCIe и программное обеспечение

Номинальное энергопотребление RTX 5090 — 575 Вт против 450 Вт у 4090. На арендованном сервере это наша забота, а не строка в вашем счёте: цена в месяц фиксированная. Кроме того, 5090 переходит на интерфейс PCIe Gen5, у которого скорость на линию вдвое выше, чем у Gen4 в 4090, — это важно для задач, которые передают много данных между системной оперативной памятью и GPU.

Одно практическое замечание при переходе с 4090: Blackwell требует CUDA 12.8 или новее и соответствующий драйвер, поэтому контейнеры и сборки PyTorch, сделанные под более старые версии CUDA, возможно, придётся пересобрать. В наших образах Ubuntu уже установлены драйверы NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit; подробнее — в руководстве [по драйверам NVIDIA и CUDA](https://fullgpu.com/ru/docs/nvidia-drivers-cuda).

## Стоимость: RTX 5090 за 449 $ в месяц

Наш тариф с RTX 5090 стоит 449 $ в месяц, около 0,62 $ за GPU-час, и включает 16 vCPU, 64 ГБ оперативной памяти, 1 ТБ NVMe и 20 ТБ исходящего трафика в месяц при добросовестном использовании. Это самый недорогой GPU в нашем каталоге и самый доступный способ начать работу с Blackwell. В цену также входят root-доступ по SSH, публичный IPv4-адрес и подсеть IPv6 /64, защита от DDoS и круглосуточная поддержка; платы за подключение нет. Если GPU работает у вас 24/7, фиксированную цену в месяц проще планировать, чем почасовой счётчик; в нашем [сравнении помесячной и почасовой оплаты GPU](https://fullgpu.com/ru/compare/monthly-vs-hourly-gpu-pricing) показано, когда уместна каждая из моделей. Если вашим задачам станет мало 32 ГБ, следующая ступень — RTX PRO 6000 с 96 ГБ за 1 390 $ в месяц; см. [сравнение RTX 5090 и RTX PRO 6000](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-5090-vs-rtx-pro-6000).

## Как выбрать

- У вас есть 4090, и ваши задачи помещаются в 24 ГБ: продолжайте им пользоваться.
- Ваши задачи упираются в потолок 24 ГБ и требуют обходных путей — FP8, выгрузки в оперативную память или коротких контекстов: 32 ГБ у 5090 снимают это ограничение для многих моделей.
- Вы хотите арендовать GPU: мы предлагаем именно RTX 5090, с минимальным сроком в один месяц и без платы за отмену.
- Вам нужно больше 32 ГБ: не берите ни ту, ни другую карту и присмотритесь к RTX PRO 6000.

Кроме того, эти две карты хорошо работают в паре. Разрабатывайте и тестируйте на 4090, который у вас уже есть, а задачи, которым нужны 32 ГБ или круглосуточная работа, переносите на арендованный 5090.

## Часто задаваемые вопросы

### Сдаёт ли FullGPU в аренду RTX 4090?

Нет. Мы сдаём в аренду GeForce RTX 5090 с 32 ГБ GDDR7 и поддержкой FP4 за 449 $ в месяц, а если нужно больше памяти — RTX PRO 6000 с 96 ГБ за 1 390 $ в месяц.

### Насколько RTX 5090 быстрее RTX 4090?

Мы не публикуем бенчмарки. По данным производителя, у 5090 примерно на 78% выше пропускная способность памяти и есть FP4; при этом главные показатели AI TOPS у NVIDIA приведены для 5090 в FP4, а для 4090 — в FP8, поэтому сравнивать их напрямую нельзя.

### Хватит ли 24 ГБ для Flux?

Только с компромиссами: трансформер класса Flux на 12B занимает около 24 ГБ в BF16, поэтому карте с 24 ГБ нужны веса в FP8 или выгрузка в оперативную память. В 32 ГБ у RTX 5090 трансформер в BF16 помещается, если выгрузить текстовые энкодеры.

### Какую самую большую LLM может обслуживать RTX 5090?

Примерно модель 32B в 4-битном формате — около 16 ГБ весов, и ещё остаётся место для KV-кэша. Модели 70B даже в 4-битном формате нужно около 35 ГБ — больше, чем 32 ГБ у 5090.

### Будет ли мой код для RTX 4090 работать на RTX 5090?

Как правило, да, поскольку оба используют CUDA, но Blackwell требует CUDA 12.8 или новее. Пересоберите контейнеры или переустановите PyTorch с версией CUDA, которая поддерживает Blackwell.

## Связанные страницы

- [Аренда выделенного облачного сервера с RTX 5090 за 449 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-5090): Аренда целого RTX 5090 (32 ГБ GDDR7) в выделенной ВМ за 449 $/мес. (≈ 0,62 $ за GPU-час 24/7). Для генерации изображений, небольших LLM и разработки.
- [RTX 5090 vs RTX PRO 6000: когда хватает 32 ГБ?](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-5090-vs-rtx-pro-6000): RTX 5090 vs RTX PRO 6000: карта на 32 ГБ за 449 $/мес. или профессиональная на 96 ГБ с ECC и MIG за 1 390 $. Узнайте, когда именно вам хватит 32 ГБ.
- [RTX PRO 6000 vs L40S: стоит ли доплачивать за 96 ГБ?](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-pro-6000-vs-l40s): RTX PRO 6000 vs L40S для рендеринга, генеративного контента и инференса: 96 против 48 ГБ, FP4 против FP8, 1 390 $ против 890 $/мес. Узнайте, что вам подойдёт.
- [Калькулятор видеопамяти для LLM: поместится ли ваша модель на GPU?](https://fullgpu.com/ru/tools/vram-calculator): Бесплатный калькулятор видеопамяти для LLM: выберите Llama, Qwen, Mistral или gpt-oss, точность и длину контекста и посмотрите веса, KV-кэш и подходящие GPU.
- [Сколько видеопамяти нужно для LLM?](https://fullgpu.com/ru/blog/vram-for-llms): Сколько видеопамяти (VRAM) нужно LLM? Короткие ответы для моделей 7B, 14B, 32B, 70B и 405B в BF16, FP8 и 4 битах, KV-кэш по длине контекста и подходящий GPU.
- [Выделенный GPU для генерации изображений и видео](https://fullgpu.com/ru/solutions/generative-media): Как выбрать GPU для генерации изображений и видео: примерный объём видеопамяти для Stable Diffusion, Flux и видеомоделей на выделенных GPU. Сравните карты.