RTX3090和4090，老用户该升级吗？实测告诉你答案

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不少2020年入手RTX3090的朋友最近在纠结：“我的3090还能用吗？有必要换4090吗？”毕竟3090当年也是旗舰，24GB显存和4090一样，但架构差了一代，性能到底差多少？

小编翻出了压箱底的3090（顺便在天罡智算租了4090），针对老用户常跑的任务做了对比，结论可能和你想的不一样。

新旧旗舰参数对比

实测：同是24GB显存，体验差在哪？

大模型加载：

加载LLaMA2-70B的4-bit量化版（需20GB显存），两者都能单卡运行，但4090的推理速度比3090快55%——因为新架构的Tensor核心效率更高。

训练任务：

用CIFAR-10训练ResNet-18，4090的epoch时间是3090的60%，而且4090支持FP8精度，训练时显存占用还能再降20%，3090则不支持。

老卡的优势：

3090的二手价不到4090的一半，而且功耗低100W，适合长期跑小模型（如5B以下）的用户，性价比反而更高。

升级建议

值得升级：经常跑10B以上模型、需要FP8加速，或对推理速度敏感（比如实时AI服务），4090能显著提升效率。

没必要升级：只跑小模型、预算有限，或更在意功耗，3090还能再战2-3年。

想亲手试试两者的差距？天罡智算上3090和4090都能租，3090时费0.65元/卡时，比4090便宜40%，适合短期测试对比。你的任务更依赖显存还是算力？评论区聊聊～