Emisan 众所周知，由于美国对华AI芯片出口限制，英伟达不得不针对大陆地区推出带有D后缀的消费级GPU，比如RTX4090 D和RTX 5090 D。通常带D后缀的芯片在性能上都会有一些限制，例如RTX 4090 D相比海外版的RTX 4090，在芯片规模上缩水了11%，游戏和AI性能都有明显的差距，因此玩家们习惯把D后缀的型号称为“阉割版”，而没有D后缀的型号为“满血版”。
然而奇怪的是，英伟达最新的旗舰级型号RTX 5090 D，却在硬件规格上和海外版的RTX 5090一模一样，唯一区别是AI算力少了30%。但奇怪的是，在多项AI性能测试中，RTX 5090 D和RTX 5090的AI性能竟然没有区别。
算力限制在AI推理场景中被高带宽优势彻底抵消
知名科技博主“极客湾”做的测试，他们用Ollama部署了一个23B参数的通义千问2.5模型进行推理测试，结果5090 D跑出了和5090几乎完全相同的成绩。比上一代旗舰RTX 4090快了近50%。
如果说Ollama更吃显存带宽不吃核心算力，那么UL Procyon AI绘画测试又是怎么回事呢？5090 D竟然还反超了5090，简直倒反天罡！这里不得不说一下，RTX 4090由于不支持FP4，因此在FP4量化的模型测试中，落后RTX 5090 D四倍还多。
明明AI算力被砍30%，实测性能却丝毫不输满血版？英伟达RTX 5090D的“阉割刀法”这次为何失灵了？这是因为RTX 5090 D与5090显存配置完全相同：32GB GDDR7显存 + 512bit位宽，带宽高达1792GB/s。对比上代RTX 4090（24GB GDDR6X，1008GB/s），5090D带宽提升78%，推理效率提升50%。
AI推理任务中，模型权重和输入数据需频繁从显存加载至计算核心。高带宽显存可减少数据搬运延迟，使GPU计算单元（如CUDA核心）始终处于“饱和工作状态”，算力利用率逼近100%。因此，即便5090D算力被砍30%，其实际性能仍能通过显存优势“找补”回来。显存带宽对于AI任务，尤其是推理任务来说非常重要，因为它决定了数据传输的速度。如果显存带宽足够高，可能在很多应用场景下，显存的性能优势可以弥补算力的不足。这也是RTX 5090 D与RTX 5090拉不开差距的重要原因。
“不是算力无用，而是显存更重要。”对多数AI从业者：若以推理、轻量训练为主，5090 D凭借 1792GB/s带宽+32GB显存，性能完全对标满血版，且性价比更高。售后相较于海外版更有保障。对算力敏感场景：若需百亿参数训练或FP32高精度计算时，5090 D的30%算力差距才会显现，但此时，多数研究者已转向A100/H100等专业卡。
结论：显存带宽才是AI时代的“隐形核弹”，算力的差距在高带宽面前不值一提。与其盲目追求算力峰值，不如盯紧显存配置——这才是AI时代的“真香定律”。
然而奇怪的是，英伟达最新的旗舰级型号RTX 5090 D，却在硬件规格上和海外版的RTX 5090一模一样，唯一区别是AI算力少了30%。但奇怪的是，在多项AI性能测试中，RTX 5090 D和RTX 5090的AI性能竟然没有区别。
算力限制在AI推理场景中被高带宽优势彻底抵消
知名科技博主“极客湾”做的测试，他们用Ollama部署了一个23B参数的通义千问2.5模型进行推理测试，结果5090 D跑出了和5090几乎完全相同的成绩。比上一代旗舰RTX 4090快了近50%。
如果说Ollama更吃显存带宽不吃核心算力，那么UL Procyon AI绘画测试又是怎么回事呢？5090 D竟然还反超了5090，简直倒反天罡！这里不得不说一下，RTX 4090由于不支持FP4，因此在FP4量化的模型测试中，落后RTX 5090 D四倍还多。
明明AI算力被砍30%，实测性能却丝毫不输满血版？英伟达RTX 5090D的“阉割刀法”这次为何失灵了？这是因为RTX 5090 D与5090显存配置完全相同：32GB GDDR7显存 + 512bit位宽，带宽高达1792GB/s。对比上代RTX 4090（24GB GDDR6X，1008GB/s），5090D带宽提升78%，推理效率提升50%。
AI推理任务中，模型权重和输入数据需频繁从显存加载至计算核心。高带宽显存可减少数据搬运延迟，使GPU计算单元（如CUDA核心）始终处于“饱和工作状态”，算力利用率逼近100%。因此，即便5090D算力被砍30%，其实际性能仍能通过显存优势“找补”回来。显存带宽对于AI任务，尤其是推理任务来说非常重要，因为它决定了数据传输的速度。如果显存带宽足够高，可能在很多应用场景下，显存的性能优势可以弥补算力的不足。这也是RTX 5090 D与RTX 5090拉不开差距的重要原因。
“不是算力无用，而是显存更重要。”对多数AI从业者：若以推理、轻量训练为主，5090 D凭借 1792GB/s带宽+32GB显存，性能完全对标满血版，且性价比更高。售后相较于海外版更有保障。对算力敏感场景：若需百亿参数训练或FP32高精度计算时，5090 D的30%算力差距才会显现，但此时，多数研究者已转向A100/H100等专业卡。
结论：显存带宽才是AI时代的“隐形核弹”，算力的差距在高带宽面前不值一提。与其盲目追求算力峰值，不如盯紧显存配置——这才是AI时代的“真香定律”。
