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CES 2025 老黄 Keynote 回顾
在 CES 2025 上，英伟达老黄穿着他的新皮衣亮相了，发布 RTX 5090，性能爆表，再次称霸！
RTX 5090 基于英伟达 Blackwell 架构，主要服务于游戏玩家和设计师，具备如下新特性：
-
第五代张量核心（Tensor Cores），支持 FP4 精度计算和 DLSS 4；
-
新流多处理器架构（SM），优化了神经渲染器；
-
第四代光线追踪核心（RT Cores）；
如果用 RTX 5090 玩《黑悟空》，开启 DLSS + Full RT 情况下，帧率比 4090 高 2 倍以上！
对比上一代 RTX 4090 价格 1599：
最高端的 RTX 5090 也只需要 1999$：
中间过渡卡 RTX 5080, 5070Ti，真不愧是老黄刀法，凌厉精准，满足各个层次玩家的需求。
RTX 5070 笔记本，仅需 1299$ 就能拥有一台匹敌 4090 性能的怪兽：
回归理性，细算 TOPS
我们把目前 得到 的 RTX 5090 信 息 和前一代放到一起对比：
| RTX 5090 | RTX 4090 | |
| 架构 | Blackwell | Ada Lovelace |
| 工艺 | TSMC 4nm | TSMC 5nm |
| 晶体管数量 | 92B | 76.3B |
| CUDA 核心数 | 21760 | 16384 |
| Boost 时钟频率 | 2.41 GHz | 2.52 GHz |
| Tensor Cores | 680(v5) | 512(v4) |
| RT Cores | 170(v4) | 128(v3) |
| NVENC | 3(v9) | 2(v8) |
| NVDEC | 2(v6) | 1(v5) |
| 显存规格 | 32 GB GDDR7 | 24 GB GDDR6X |
| 显存位宽 | 512 bits | 384 bits |
| 显存带宽 | 1792 GB/s | 1008 GB/s |
| 功耗（W） | 575 | 450 |
| 总线接口 | PCIe Gen5 x16 | PCIe Gen4 x16 |
问题：老黄 PPT 里的 4000 AI TOPS（3X Ada） 怎么得到的呢？
在官网资料（点击左下角“阅读原文”直达官网页）中，这个数字更具体一些，是 3352 AI TOPS ， 对比 RTX 4090 的 1321 AI TOPS 。
1321 这个数字我熟，是 4090 开 FP8 和稀疏计算的性能，所以反推 RTX 5090 的话，应该是 开 FP4 和稀疏计算的性能 。
根据前面表格里的硬件指标，我们先计算 CUDA Core FP32 算力（老黄 PPT 里称为 Shader TFLOPS）：
RTX 5090 Shader TFLOPS = 21760(CUDA Cores) x 2.41(GHz) x 2 =
104.883 TFLOPS
RTX 4090 Shader TFLOPS = 16384(CUDA Cores) x 2.52(GHz) x 2 = 82.575 TFLOPS
对比二者发现 RTX 5090 相比 RTX 4090 在 Shader TFLOPS 指标上提升了 27% 。
接着看 Tensor Core 性能。我们查阅了英伟达 Ada Lovelace 架构白皮书（最新一代 Blackwell 架构白皮书还没出），看到 SM 架构如图：
每个 SM 内有
- 128 个 FP32 核心（又称 CUDA Cores、Shaders）；
- 4 个 Tensor Cores；
- 1 个 RT Core；
- ...
FP8 性能如下表：
其中稠密性能为 660.6 TFLOPS，稀疏性能为 1321.2 TFLOPS，可以反推每个 Tensor Core 每个时钟周期内 FP8 计算吞吐为：
FP8 计算吞吐（稠密） = 660.6(TFLOPS)* 1000 / 512(Tensor Cores) / 2.52(GHz) = 511.997， 约等于 512 ；
FP8 计算吞吐（稀疏） = 1321.2(TFLOPS)* 1000 / 512(Tensor Cores) / 2.52(GHz) = 1023.995， 约等于 1024 ；
合理推测： RTX 5090 上 FP4 计算吞吐相比 FP8 翻倍 。
RTX 5090 Tensor Core TFLOPS(FP4 稠密) = 680(Tensor Cores) * 2.41(GHz) * 512 * 2 = 1678 TFLOPS
RTX 5090 Tensor Core TFLOPS(FP4 稀疏) = 680(Tensor Cores) * 2.41(GHz) * 1024 * 2 = 3356 TFLOPS
按上面公式算出的结果和官网数值（3352）较为接近。
结论： RTX 5090 FP4 性能是 RTX 4090 FP8 性能的 2.54 倍 。
这个对比并不算公平。
如果都按 FP8 来算， RTX 5090 FP8 性能是 RTX 4090 FP8 性能的 1.27 倍，相比前一代提升也只有 27% ，和 Shader 性能提升是一致的。
老黄果然是营销高手，PPT 里的数字暗藏玄机。
从前面计算公式来看，真正的硬件 性 能 提升，仍然来自工艺进步 ，芯片 集 成度提升 ，容纳的 晶体管数量 更多（92B vs 76 .3B） 。 老黄定律的本质是在摩尔定律之上缩减 AI 计算精度达到的 。 从最初的 FP32，到 Pascal/Volta FP16，再到 Hopper/Ada Lovelace FP8，目前进化到 Blackwell 的 FP4。
为了让 5090 发挥出最大 AI TOPS，FP4 的推理优化可以搞起来了。
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