本文主要是介绍对比4090及4090D：国区“特供”与原版相比有何区别？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2023年12月28日 英伟达宣布正式发布GeForce RTX 4090D，对比于一年前上市的4090芯片，两者的区别与差异在哪？而在当前比较火热的大模型推理、AI绘画场景方面 两者各自的表现又如何呢？
规格与参数信息对比现在先来看看GeForce RTX 4090D到底与之前的GeForce RTX 4090显卡有何区别。（左为4090 右为4090D）
从简单的规格来看，GeForce RTX 4090D同样是采用了NVIDIA桌布端最强的Ampere架构，核心型号同为AD102但后缀会有些许的不一样；CUDA数量这是目前最为明显感知到的削减，4090D比4090少了约11%，从原本的16384个调整到14592个；基准频率小有提升，从2235MHz提高至2280MHz，但两者加速频率同样为2520MHz。而GeForce RTX 4090即便并非完整的AD102核心 但CUDA数量也达到了16,384 CUDA核心，512 Tensor 核心，以及128RT核心。
GeForce RTX 4090拥有的512 Tensor 核心能提供5283 TPP (Total Processing Performance)，而GeForce RTX 4090D拥有的456 Tensor核心提供4700 TPP ，刚好卡在4800 TPP之下，意味着GeForce RTX 4090D与GeForce RTX 4090相差的就是8组TPCs，数量差距还是比较大的。功耗方面，4090和4090D的待机功耗均为19W，但4090D的平均游戏功耗稍有降低。从315W降低到302W，TGP也从450W下调到425W。但在英伟达的表格之外，我们也发现了一些新的改动：满血版的4090有512个Tensor Core，但4090D只有456个；4090的TPP为5285TOPS，而4090D TPP为47.6.8TOPS。
实操影响区别在性能方面，CUDA核心的数量对使用的影响主要体现在图形渲染和物理模拟方面，图形质量和复杂度往往需要大量的计算资源。CUDA核心专门用于处理这些计算任务，包括渲染高质量的图形、实时物理效果、环境光影计算等。当CUDA核心的数量减少时，GPU处理这些任务的能力会相应降低。这意味着在同等条件下，具有较少CUDA核心的GPU可能无法以高分辨率或高帧率运行图形密集型的模型。此外，物理模拟也会受到影响。设计中的爆炸效果、动态破坏、流体动力学等需要大量计算的物理效果可能在CUDA核心较少的情况下无法精确表现。在AI推理方面：RTX 4090D 的单/双精度浮点运算性能与 RTX 4090 存在约 5% 的性能差距；在整数性能上，RTX 4090D则落后RTX 4090 2.6%的性能差距。
在AI绘画的相关测试中：使用Batch Size 1, Batch Count 10, CFG Scale 7, Sampling Steps 50的预设，在512*512分辨率下，RTX 4090D落后约10%；如果继续提升分辨率，效率反倒有所提升，近乎打平。
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