A NVIDIA GeForce RTX 5090, que será lançada em 30 de janeiro de 2025, com um preço sugerido de US$ 1,999, redefinirá os jogos de alto desempenho e as cargas de trabalho de IA. Construída na arquitetura Blackwell, esta GPU carro-chefe ultrapassa os limites do poder computacional com 32 GB de memória GDDR7, um barramento de memória de 512 bits e um aumento massivo no desempenho do núcleo CUDA, Tensor e RT. Criticamente, a NVIDIA tem várias reivindicações de IA para a plataforma da Série 50, que esta análise pretende explorar.
No centro dos avanços da RTX 5090 está o DLSS 4 com Multi Frame Generation, aproveitando a IA para gerar até três quadros adicionais por quadro renderizado, proporcionando ganhos de desempenho de até 8X em títulos suportados. O novo modelo de IA baseado em Transformer aprimora a Ray Reconstruction, a Super Resolution e a DLAA, melhorando drasticamente a fidelidade visual e reduzindo a latência por meio do NVIDIA Reflex 2.
Além dos óbvios benefícios para jogos, a RTX 5090 é apresentada como uma potência em IA, acelerando fluxos de trabalho de IA generativa com precisão FP4 nativa e reduzindo pela metade os requisitos de memória do modelo em comparação com as implementações FP16 anteriores. Recentemente, analisamos a RTX 4090 versus a RTX 6000 Ada para ver se uma placa voltada para jogos conseguiria competir com uma placa poderosa para produtividade em cargas de trabalho de IA em estações de trabalho. Os resultados geralmente mostram o domínio da 6000 Ada, mas para quem tem orçamento limitado, a 4090 teve um desempenho surpreendentemente bom. A nova RTX 5090 visa a diluir ainda mais a linha divisória entre GPUs para jogos e para produtividade com diversos aprimoramentos de IA integrados.
NVIDIA GeForce RTX 5090 Blackwell Arquitetura e inovações de hardware
O coração da RTX 5090 contém 21,760 núcleos CUDA, um aumento de 33% em relação aos 4090 núcleos da RTX 16,384. Essa contagem massiva de núcleos, combinada com os Tensor Cores de 5ª geração e os RT Cores de 4ª geração, visa oferecer desempenho incomparável em jogos, cargas de trabalho intensivas em computação e aceleração de IA.
Os 680 núcleos Tensor, em comparação com os 512 da RTX 4090, proporcionam operações matriciais ainda mais rápidas, permitindo uma inferência de IA mais eficiente. Enquanto isso, os 170 núcleos RT, um aumento de 33% em relação aos 128 da RTX 4090, aprimoram o desempenho do ray tracing, possibilitando iluminação, sombras e reflexos ainda mais realistas em jogos e tarefas de renderização profissional. Essas melhorias se traduzem em um impressionante desempenho de 104.8 TFLOPS em FP16, uma melhoria de 27% em relação aos 82.58 TFLOPS da RTX 4090.
A RTX 5090 também introduz 32 GB de memória GDDR7, uma atualização significativa em largura de banda e capacidade em comparação com os 4090 GB de GDDR24X da RTX 6. A 5090 roda em um barramento de memória de 512 bits e atinge uma largura de banda de memória surpreendente de 1.79 TB/s, quase o dobro dos 1.01 TB/s da RTX 4090. Esse aumento massivo de largura de banda é particularmente impactante para cargas de trabalho de IA, onde a inferência requer acesso rápido aos pesos do modelo. Memória mais rápida permite um manuseio mais suave de modelos de IA complexos, reduzindo a latência durante a inferência. Além disso, a largura de banda aumentada acelera o GPU Direct Storage, permitindo casos de uso como carregar pesos de modelos massivos diretamente de dispositivos de armazenamento rápido sequencialmente. Isso permitirá executar até mesmo os maiores modelos de IA sem exigir que eles sejam totalmente carregados na memória.
Especificações da NVIDIA GeForce RTX série 50
A Nvidia RTX 5090 representa uma atualização significativa sobre a RTX 4090 em quase todos os aspectos. Abaixo está uma comparação detalhada das duas GPUs:
| Comparação de GPU | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 5080 | NVIDIA RTX 5070 |
| Nome da GPU | GB202 | AD102 | GB203 | GB205 |
| Plataforma | Blackwell 2.0 | Ada Lovelace | Blackwell 2.0 | Blackwell 2.0 |
| Tamanho do Processo | 4 nm | 5 nm | 4 nm | 4 nm |
| Transistores | 92,200 milhões | 76,300 milhões | 45,600 milhões | 31,000 milhões |
| Densidade | 123.9 M/mm² | 125.3 M/mm² | 120.6 M/mm² | 117.9 M/mm² |
| Tamanho da matriz | 744 mm² | 609 mm² | 378 mm² | 263 mm² |
| Largura do Slot | Ranhura dupla | Slot triplo | Ranhura dupla | Ranhura dupla |
| Dimensões | 304 mm x 137 mm x 48 milímetros | 304 mm x 137 mm x 61 milímetros | 304 mm x 137 mm x 48 milímetros | N/D |
| TDP | 575 W | 450 W | 360 W | 250 W |
| Saídas | 1x HDMI 2.1b,3x DisplayPort 2.1b | 1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 1.4a | 1x HDMI 2.1b, 3x DisplayPort 2.1b | 1x HDMI 2.1b, 3x DisplayPort 2.1a |
| Conectores de alimentação | 1x 16-pin | 1x 16-pin | 1x 16-pin | 1x 16-pin |
| Interface de barramento | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 |
| Relógio Base | 2017 MHz | 2235 MHz | 2295 MHz | 2165 MHz |
| Boost Clock | 2407 MHz | 2520 MHz | 2617 MHz | 2510 MHz |
| Relógio de memória | 2209 MHz (28 Gbps efetivo) | 1313 MHz (21 Gbps efetivo) | 2366 MHz (30 Gbps efetivo) | 2209 MHz (28 Gbps efetivo) |
| Tamanho da memória | 32 GB | 24 GB | 16 GB | 12 GB |
| Tipo de memória | GDDR7 | GDDR6X | GDDR7 | GDDR7 |
| Bus de Memória | Pouco 512 | Pouco 384 | Pouco 256 | Pouco 192 |
| Largura de banda de memória | 1.79 TB / s | 1.01 TB / s | 960.0 GB / s | 672.2 GB / s |
| Cursos de CUDA | 21,760 | 16,384 | 10,752 | 6,144 |
| Núcleos Tensores | 680 | 512 | 336 | 192 |
| ROPs | 192 | 176 | 128 | 64 |
| Contagem de SM | 170 | 128 | 84 | 48 |
| Núcleos Tensores | 680 | 512 | 336 | 192 |
| RT Núcleos | 170 | 128 | 84 | 48 |
| L1 Cache | 128 KB (por SM) | 128 KB (por SM) | 128 KB (por SM) | 128 KB (por SM) |
| L2 Cache | 88 MB | 72 MB | 64 MB | 40 MB |
| Taxa de pixels | 462.1 GPixel / s | 443.5 GPixel / s | 335.0 GPixel / s | 160.6 GPixel / s |
| Taxa de textura | 1,637 GTexel / s | 1,290 GTexel / s | 879.3 GTexel / s | 481.9 GTexel / s |
| FP16 (metade) | 104.8 TFLOPs (1:1) | 82.58 TFLOPs (1:1) | 56.28 TFLOPs (1:1) | 30.84 TFLOPs (1:1) |
| FP32 (flutuante) | 104.8 TFLOPS | 82.58 TFLOPS | 56.28 TFLOPS | 30.84 TFLOPS |
| FP64 (duplo) | 1.637 TFLOPs (1:64) | 1,290 GFLOPS (1:64) | 879.3 GFLOPS (1:64) | 481.9 GFLOPS (1:64) |
| Preço de lançamento (USD) | $1,999 | $1,599 | $999 | $549 |
NVIDIA GeForce RTX 5090 Construção e Design
A RTX 5090 Founders Edition mantém a linguagem de design industrial elegante da Nvidia com refinamentos sutis. Medindo 304 mm de comprimento e 137 mm de largura, a placa se encaixa em uma configuração padrão de 2 slots, tornando-a surpreendentemente compacta para sua potência.
A Nvidia introduziu um design de fluxo duplo para a RTX 5090, que melhora a eficiência de resfriamento e o fluxo de ar. A placa apresenta o que a Nvidia chama de câmara de vapor 3D, emparelhada com ventiladores axiais duplos para manter as temperaturas sob controle, mesmo sob cargas de trabalho pesadas. Embora seja difícil ver sem segurá-la na mão, você pode ver a luz através de ambas as seções do dissipador de calor atrás de cada ventilador.
A parte central da placa tem a placa de circuito, com pequenos tubos carregando os fios para cada saída de vídeo. Isso aumenta drasticamente o desempenho das capacidades de resfriamento da RTX 5090, permitindo que ela mantenha um perfil semelhante ao da RTX 4090, mesmo consumindo significativamente mais energia.
Um dos recursos de destaque da RTX 5090 é a inclusão de um composto térmico de metal líquido aplicado diretamente de fábrica. Isso garante melhor condutividade térmica do que a pasta térmica tradicional, permitindo que a GPU mantenha temperaturas mais baixas e maior desempenho sustentado.
Apesar do seu maior consumo máximo de energia de 575 W, a RTX 5090 mantém um formato compacto de dois slots, tornando-a mais acessível para PCs de ponta do que a RTX 4090 de três slots, mais volumosa.
A placa também suporta PCIe Gen 5, que oferece maior largura de banda para placas-mãe e periféricos de última geração. Portanto, ela está pronta para o futuro dos jogos e da criação de conteúdo.
Era dos jogos de IA
A RTX 5090 não é só sobre potência bruta. É sobre redefinir jogos com IA. A Nvidia levou seus recursos baseados em IA para o próximo nível, tornando esta geração um divisor de águas para desempenho e fidelidade visual.
DLSS 4: Geração de múltiplos quadros
DLSS (Deep Learning Super Sampling) tem sido uma pedra angular das GPUs da Nvidia por anos, mas a RTX 5090 introduz o DLSS 4, que leva as coisas a um nível totalmente novo. Enquanto versões anteriores do DLSS podiam gerar um quadro de IA para cada quadro renderizado tradicionalmente, o DLSS 4 agora pode gerar até três quadros de IA por quadro renderizado.
Isso resulta em uma experiência de jogo incrivelmente suave, mesmo com todas as configurações no máximo nos jogos mais exigentes. Quando combinado com o Reflex 2, a tecnologia de redução de latência da Nvidia, os jogos têm melhor aparência e são mais responsivos do que nunca.
Reconstrução de Raios
O ray tracing sempre foi um recurso exigente, mas a Ray Reconstruction alimentada por IA da RTX 5090 muda o jogo. Ao substituir os denoisers tradicionais por uma rede treinada por IA, a Nvidia melhorou significativamente a qualidade dos reflexos, sombras e iluminação com ray tracing.
Esse recurso aprimora a qualidade da imagem gerando pixels adicionais para cenas com ray tracing, tornando-as mais realistas e imersivas. É um avanço significativo para o ray tracing, especialmente em títulos exigentes.
Codificação e decodificação AV1
Para criadores de conteúdo, a RTX 5090 inclui 3 codificadores NVENC de 9ª geração e 2 decodificadores NVDEC de 6ª geração, com compatibilidade total com AV1. Isso garante codificação e decodificação de vídeo mais rápidas e eficientes, tornando-a uma excelente escolha para streamers e editores de vídeo.
Análise da NVIDIA GeForce RTX 5090 – Benchmarks de desempenho
Para aproveitar totalmente os benefícios da nova NVIDIA GeForce RTX 5090, aproveitamos nossa plataforma AMD ThreadRipper. Este sistema, conforme configurado, oferece uma CPU de 64 núcleos e um loop de resfriamento a água. Ele tem bastante potência de CPU subjacente para deixar a GPU fazer seu trabalho sem ser retida. A configuração completa do sistema está listada abaixo.
Plataforma de teste StorageReview AMD ThreadRipper
- placa-mãe: ASUS Pro WS TRX50-SAGE WI-FI
- CPU: AMD Ryzen Threadripper 7980X 64 núcleos
- RAM: 32 GB DDR5 4800 MT/s
- Armazenamento: Samsung 2 Pro de 980 TB
- OS: Windows 11 Pro para estações de trabalho
- Motorista: Driver NVIDIA 571.86 GameReady
No momento desta análise, utilizamos os drivers NVIDIA GameReady 571.86, em fase inicial de desenvolvimento, para as GPUs testadas. No entanto, é importante ressaltar que nem todos os aplicativos são totalmente compatíveis com a nova arquitetura Blackwell. Muitos dos testes que utilizamos foram atualizados e muitos ainda estão sendo atualizados. Portanto, continuaremos a explorar testes mais antigos à medida que forem otimizados para uso com as novas GPUs da série 50 da NVIDIA.
UL Procyon: Geração de texto de IA
O Procyon AI Text Generation Benchmark simplifica os testes de desempenho de modelos de aprendizado de máquina de IA (LLM) ao oferecer um método de avaliação compacto e consistente. Ele permite testes repetidos em múltiplos modelos de LLM, minimizando a complexidade de modelos grandes e fatores variáveis. Desenvolvido com líderes em hardware de IA, otimiza o uso de aceleradores de IA locais para avaliações de desempenho mais confiáveis e eficientes. Os resultados apresentados abaixo foram obtidos usando o TensorRT.
No teste de benchmark Procyon® AI Text Generation, a Nvidia RTX 5090 lidera com as maiores pontuações gerais e o desempenho mais rápido entre todos os modelos testados:
- Fi: 5,749 RTX 5090, superando o RTX 4090 4,958 e o RTX 6000 Ada 4,508.
- Mistral: 6,267 RTX 5090, seguido pelo RTX 4090 5,094 e RTX 6000 Ada 4,255.
- Lhama3: 6,104 RTX 5090, com a RTX 4090 em 4,849 e a RTX 6000 Ada em 4,026.
- Lhama2: 6,591 RTX 5090, à frente da RTX 4090 5,013 e da RTX 6000 Ada 3,957.
Em termos de duração total , a RTX 5090 também supera as outras GPUs:
- Fi: 10.280 s RTX 5090, mais rápido que o RTX 4090 12.872 s e RTX 6000 Ada 13.869 s.
- Mistral: 12.593 s RTX 5090, com a RTX 4090 em 17.010 s e RTX 6000 Ada em 19.092 s.
- Lhama3: 14.304 s RTX 5090, à frente da RTX 4090 19.991 s e RTX 6000 Ada 22.062 s.
- Lhama2: 23.018 s RTX 5090, mais rápido que o RTX 4090 32.448 s e RTX 6000 Ada 38.923 s.
A RTX 5090 oferece consistentemente desempenho geral superior e tempos de processamento mais rápidos em todas as categorias neste teste.
| UL Procyon: Geração de texto de IA | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 6000 Ada |
| Pontuação geral Phi | 5,749 | 4,958 | 4,508 |
| Tempo de saída Phi para o primeiro token | 0.244 s | 0.255 s | 0.288 s |
| Tokens de saída Phi por segundo | 314.435 fichas/s | 244.343 fichas/s | 228.359 fichas/s |
| Phi Duração Geral | 10.280 s | 12.872 s | 13.869 s |
| Mistral Pontuação Geral | 6,267 | 5,094 | 4,255 |
| Tempo de saída do Mistral para o primeiro token | 0.297 s | 0.322 s | 0.419 s |
| Tokens de saída Mistral por segundo | 255.945 fichas/s | 183.266 fichas/s | 166.633 fichas/s |
| Mistral Duração total | 12.593 s | 17.010 s | 19.092 s |
| Pontuação geral do Llama3 | 6,104 | 4,849 | 4,026 |
| Tempo de saída do Llama3 para o primeiro token | 0.234 s | 0.259 s | 0.348 s |
| Tokens de saída Llama3 por segundo | 214.285 fichas/s | 150.039 fichas/s | 138.620 fichas/s |
| Llama3 Duração total | 14.304 s | 19.991 s | 22.062 s |
| Pontuação geral do Llama2 | 6,591 | 5,013 | 3,957 |
| Tempo de saída do Llama2 para o primeiro token | 0.419 s | 0.500 s | 0.679 s |
| Tokens de saída Llama2 por segundo | 134.502 fichas/s | 92.853 fichas/s | 78.532 fichas/s |
| Llama2 Duração total | 23.018 s | 32.448 s | 38.923 s |
UL Procyon: Geração de imagem AI
O benchmark Procyon AI Image Generation oferece uma maneira consistente e precisa de medir o desempenho de inferência de IA em diversos hardwares, desde NPUs de baixo consumo até GPUs de alto desempenho. Ele inclui três testes: Stable Diffusion XL (FP16) para GPUs de alto desempenho, Stable Diffusion 1.5 (FP16) para GPUs de desempenho moderado e Stable Diffusion 1.5 (INT8) para dispositivos de baixo consumo. O benchmark utiliza o mecanismo de inferência ideal para cada sistema, garantindo resultados justos e comparáveis.
No Procyon AI Image Generation Benchmark, a Nvidia RTX 5090 supera as outras GPUs em todos os testes:
- Difusão Estável 1.5 (FP16): A RTX 5090 lidera com uma pontuação geral de 8,193, um tempo de geração de 12.204 s e uma velocidade de geração de imagem de 0.763 s/imagem.
- Difusão Estável 1.5 (INT8): A RTX 5090 lidera novamente com uma pontuação geral de 79,272, um tempo de geração de 3.154 s e uma velocidade de geração de imagem de 0.394 s/imagem.
- Difusão Estável XL (FP16): Por fim, a RTX 5090 pontua mais uma vez à frente com 7,179 no geral, com um tempo de geração de 83.573 s e uma velocidade de geração de imagem de 5.223 s/imagem.
| UL Procyon: Geração de imagens de IA | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 6000 Ada |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Pontuação Geral | 8,193 | 5,260 | 4,230 |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Tempo Geral | 12.204 s | 19.011 s | 23.639 s |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Velocidade de Geração de Imagem | 0.763 s/image | 1.188 s/image | 1.477 s/image |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Pontuação Geral | 79,272 | 62,160 | 55,901 |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Tempo Geral | 3.154 s | 4.022 s | 4.472 s |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Velocidade de Geração de Imagem | 0.394 s/image | 0.503 s/image | 0.559 s/image |
| Difusão Estável XL (FP16) – Pontuação Geral | 7,179 | 5,025 | 3,043 |
| Difusão Estável XL (FP16) – Tempo Geral | 83.573 s | 119.379 s | 197.172 s |
| Stable Diffusion XL (FP16) – Velocidade de geração de imagem | 5.223 s/image | 7.461 s/image | 12.323 s/image |
Luxmark
Luxmark é um benchmark de GPU que usa LuxRender, um renderizador de ray tracing de código aberto, para avaliar o desempenho de um sistema no tratamento de cenas 3D altamente detalhadas. Este benchmark é pertinente para avaliar a capacidade de renderização gráfica de servidores e estações de trabalho, especialmente para efeitos visuais e aplicações de visualização arquitetônica, onde a simulação precisa da luz é crítica.
No benchmark Luxmark OpenCL, a NVIDIA RTX 5090 lidera com as maiores pontuações nos testes Hall e Food GPU:
- Pontuação Alimentar: 23,141 RTX 5090, superando o RTX 4090 17,171 e o RTX 6000 Ada 14,873.
- Pontuação do Hall: 51,725 RTX 5090, superando o RTX 4090 38,887 e o RTX 6000 Ada 32,132.
| Luxmark (quanto maior, melhor) | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 6000 Ada |
| Pontuação Alimentar | 23,141 | 17,171 | 14,873 |
| Pontuação do Hall | 51,725 | 38,887 | 32,132 |
Geekbench 6
O Geekbench 6 é um benchmark multiplataforma que mede o desempenho geral do sistema. O Navegador Geekbench permite comparar qualquer sistema com ele.
A NVIDIA RTX 5090 lidera com uma pontuação superior de 374,807 no Geekbench GPU OpenCL. Essa pontuação supera os 6000 da RTX 336,882 Ada e os 4090 da RTX 333,384, estabelecendo-a como a de melhor desempenho nessa comparação.
| Geekbench (quanto maior, melhor) | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 6000 Ada |
| Pontuação OpenCL da GPU | 374,807 | 333,384 | 336,882 |
V-Ray
O V-Ray Benchmark mede o desempenho de renderização de CPUs, GPUs NVIDIA ou ambas, utilizando os mecanismos avançados do V-Ray 6. Ele usa testes rápidos e um sistema de pontuação simples para permitir que os usuários avaliem e comparem os recursos de renderização de seus sistemas. É uma ferramenta essencial para profissionais que buscam informações precisas sobre desempenho.
Neste teste, a NVIDIA RTX 5090 assume a liderança com uma pontuação impressionante de 14,764, superando significativamente a RTX 4090 10,847 e a RTX 6000 Ada 10,766. A RTX 5090 novamente domina claramente no desempenho de renderização.
| V-Ray (quanto maior, melhor) | NVIDIA RTX 5090 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA RTX 6000 Ada |
| caminhos v | 14,764 | 10,847 | 10,766 |
Consumo de energia da NVIDIA GeForce RTX 5090
O consumo de energia é um componente significativo de qualquer plataforma de computação de ponta. Cada nova geração de GPU consome mais energia sob carga, o que significa fontes de alimentação maiores e amplo fluxo de ar para resfriamento. No entanto, há outro aspecto da energia em relação ao desempenho: GPUs mais rápidas podem atingir picos mais altos, mas a duração de cada carga de trabalho diminui.
Durante o Editor's Day na CES 2025, a NVIDIA discutiu a melhoria na eficiência energética da arquitetura Blackwell, e queríamos ver esse resultado em ação em uma carga de trabalho orientada por IA. Utilizando o Quarch Mains Analyzer em nosso laboratório de testes, medimos o consumo total de energia do sistema durante a execução do teste Procyon AI Image Generator Stable Diffusion XL FP16. Essa carga de trabalho levou cada GPU ao seu limite de consumo de energia, com pontos de início e parada bem definidos para cada imagem gerada.
Primeiro, olhamos para a NVIDIA RTX 6000 Ada, que tem um consumo máximo de energia de 300 W. Ao executar o teste de geração de imagem Procyon AI, vimos o aumento de energia do sistema de uma carga de fundo de 235 W para 514 W ou um aumento de 279 W sob carga. Ao olhar para o tempo por imagem, a penúltima imagem viu uma carga de GPU com duração de 12.6 segundos. A energia total consumida para a última criação de imagem mediu 1.76 Wh.
Em seguida, olhamos para o mesmo segmento de teste executado com a NVIDIA GeForce RTX 4090, que tem um consumo máximo de energia de 450 W. Com o teste executando o teste de geração de imagem de IA, o sistema aumentou de um piso de 233 W até uma média de 669 W, o que resultou em um aumento de 436 W sob carga. Olhando para a 2ª à última imagem sendo criada, o tempo sob carga mediu 7.3 segundos. Isso resulta em 1.35 Wh para a energia total consumida durante esse período.
Por fim, olhamos para a nova NVIDIA GeForce RTX 5090, que tem o maior consumo máximo de energia de 600 W. Enquanto esta placa está executando o teste de geração de imagem Procyon AI, o sistema aumentou de uma energia de fundo de 272 W para 811 W, trabalhando para 539 W. O tempo para gerar a penúltima imagem foi medido em apenas 5.1 segundos, e 1.16 Wh foi usado durante esse período.
À medida que passamos por todas as três GPUs NVIDIA, enquanto o pico de energia consumido por cada modelo mais rápido aumentou, a energia total consumida diminuiu. Este é um fator essencial ao considerar a compra de novas GPUs para cargas de trabalho. O consumo de energia aumentará, mas a energia necessária para concluir cargas de trabalho específicas diminuirá.
Conclusão
Esta análise fornece uma visão bem inicial dos recursos gerais da NVIDIA GeForce RTX 5090. Nem todo software é otimizado para a nova arquitetura, e os drivers Linux para cargas de trabalho mais centradas em IA não estarão disponíveis até que a placa esteja à venda no final de janeiro.
Vimos ganhos massivos de desempenho em todas as cargas de trabalho que poderiam aproveitar a nova RTX 5090. Alguns aplicativos precisarão de atualizações, pois vimos situações que vão desde incompatibilidade até operações mais lentas do que o esperado. O que nos deixa animados é ver quanto potencial de desempenho esta placa tem a oferecer. Comparado com a RTX 4090 em cargas de trabalho de geração de texto e imagem Procyon AI, a RTX 5090 ofereceu ganhos de 16% e 56%, respectivamente. Na medição do desempenho de renderização do V-Ray, o desempenho da RTX 5090 aumentou 36% em relação à sua antecessora. Nenhuma das cargas de trabalho aceleradas por GPU que estamos vendo está diminuindo. As coisas estão ficando mais intensas. Quando você introduz o conceito de Assistentes de IA, os usuários não estarão apenas jogando ou trabalhando; você terá uma carga de trabalho de IA em execução em paralelo. Isso exigirá recursos adicionais de GPU junto com outra tarefa intensiva.
Isso nos leva ao tópico de preço e valor. A GeForce RTX 4090 foi lançada com um preço inicial de US$ 1,599, enquanto a nova GeForce RTX 5090 eleva o preço inicial para US$ 1,999, um aumento de 25% para o modelo topo de linha. Vale a pena para muitos? Sim. Para usuários que frequentemente levam suas GPUs ao limite, uma GPU mais rápida permite realizar mais tarefas. Se sua carga de trabalho puder ser executada em menos tempo e você puder ser mais produtivo, esse custo, diluído ao longo dos anos de uso do seu PC, pode valer muito a pena. Todos precisarão do modelo topo de linha? Provavelmente não. Haverá uma ampla gama de modelos, incluindo a RTX 5070 por US$ 549, com a RTX 5060 a um preço ainda menor.
O consumo de energia é outra coisa a lembrar com esta placa de última geração. A GeForce RTX 4090 era faminta por energia com 450 W, e a RTX 5090 leva isso a um nível impressionante de 575 W. Isso criará novos desafios para o design de gabinetes de PC e estação de trabalho, pois deve acomodar necessidades adicionais de resfriamento e fontes de alimentação maiores.
No geral, a nova NVIDIA GeForce RTX 5090 nos impressionou profundamente e estamos ansiosos para ver até onde os aumentos de desempenho irão conforme o suporte a aplicativos se torna mais difundido. Assim como a RTX 3090 e A6000, ou a RTX 4090 e 6000 Ada fizeram antes dela, a GeForce RTX 5090 aponta para onde o próximo modelo de estação de trabalho irá e mal podemos esperar.
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