RTX 4090、RTX 5090 与 RTX PRO 6000 大语言模型推理性能深度对比：谁是AI时代的算力王者？

本文对RTX 4090、RTX 5090和RTX PRO 6000三款显卡在运行大语言模型（LLM）推理任务时的性能进行了全面对比测试，重点评估了其在实际生产环境下的表现，特别是针对Qwen和LLaMA系列模型，使用vLLM推理引擎进行多请求、高并发场景下的性能测试。 测试涵盖多种硬件配置：1×、2×和4× RTX 4090，4× RTX 5090，以及1×和2× RTX PRO 6000。测试流程包括系统基准测试（YABS）、模型下载速度、vLLM容器部署及推理性能评估。模型采用Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct，启用张量并行（tensor parallelism）以适配多GPU环境。 测试发现，驱动版本对性能影响显著。在RTX 5090上，使用旧版驱动（570.86.15）时性能与RTX 4090相当，升级至575.57.08后，vLLM推理性能大幅提升，表明软件栈优化对新硬件释放性能至关重要。 关键结论如下： - 对于小模型（如Qwen-3B、LLaMA-8B），RTX 4090在性价比方面表现优异，适合预算有限的用户。 - 在运行大模型（如30B参数级别）或批量推理任务时，RTX PRO 6000显著优于4× RTX 4090甚至4× RTX 5090，即使单卡也超越多张4090组合。 - 性能优势主要源于PRO 6000更高的显存带宽和更优的内存架构，尤其在prefill与decode阶段的分离处理中，有效缓解了PCIe总线瓶颈。 - 模型下载速度受网络和存储影响较大，建议使用HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1以提升Hugging Face下载效率。 - Token生成延迟（尤其是TTFT）受驱动、内存带宽及后台配置影响，即使同型号GPU在不同服务器上表现也可能差异明显。 总体而言，若追求极致推理效率与成本效益，RTX PRO 6000是当前最值得推荐的配置，尤其适合长期自托管大模型服务。而RTX 4090仍适合中小规模部署，RTX 5090则需搭配最新驱动才能发挥潜力。 测试代码已开源，可通过GitHub仓库获取，支持自定义模型与参数，便于用户复现或扩展测试。