RTX4080和4090怎么选？中小型模型部署看这篇就够了

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最近总有人问：“我就跑个10亿参数量的模型，4080够不够？非要上4090吗？”其实不少朋友在部署中小型模型时，都会卡在4080和4090的选择上——选贵的怕浪费，选便宜的又怕性能不够。

今天小编就用实测数据说话，在天罡智算平台（https://tiangangaitp.com/gpu-market）租了这两款卡，从参数到实际场景好好对比一番，帮你省钱又省心。

性能参数对比

核心差异在哪？

从参数看，4090的优势集中在“量大”：显存多8GB，CUDA核心多6000+，带宽高近300GB/s。这意味着什么？

显存方面：4080的16GB对付7B、13B模型（比如LLaMA2-13B）完全够用，但如果是20B以上模型（比如Mistral-30B），16GB显存就容易“爆内存”，必须靠模型分片或量化压缩，而4090的24GB能直接单卡加载。

算力方面：跑相同的13B模型微调，4090比4080快30%左右。但如果是5B以下的小模型，两者速度差距会缩小到10%以内——这时4080的性价比就凸显了。

该怎么选？看场景！

必须使用5090的模型和场景

租用流程小贴士

在天罡智算平台，4080和4090的租用流程和5090类似：注册登录后点“弹性GPU”，就能看到两款卡的资源。目前4080的时费是0.79元/卡时（夜间半价更划算），4090是1.04元/卡时，支持1-8卡灵活挂载，预装了PyTorch、TensorFlow等框架，上手就能用。

简单说：小模型、低分辨率任务选4080，省钱够用；大模型、高负载任务选4090，一步到位。你部署的模型属于哪类？评论区告诉我，帮你算更精准的成本～