在深度学习和人工智能应用中，选择最适合的硬件设备对于却模型训练和推理任务至关重要。

特别是在大型模型训练方面，英伟达4090可能并不是最佳的选择。训练任务通常需要更大的显存容量、更高的内存带宽和强大的计算能力。对于这些要求，英伟达的高性能显卡系列，比如A100和H100，往往更适合处理大规模数据集和复杂模型。

然而，在推理任务中，英伟达4090可能会比某些英特尔H100系列处理器在性价比上更具优势。推理阶段的显存和带宽要求相对较低，而4090的计算能力可能会提供更高的性能和效率。这意味着在推理任务中，4090显卡可能能够处理更复杂的模型，同时在性价比方面表现更为出色。

甚至，如果将英伟达4090进行极致优化，其性价比有可能达到H100的两倍。这意味着，通过对4090显卡的深入优化，可以在推理任务中获得更大的性能提升，同时保持更具竞争力的价格。

那么4090和H100的区别到底在哪里呢？

比如，RTX4090的频率强于H100，因为更高的频率能够提供更强的图形渲染能力。而H100的强项则是理论算力、显存大小和显存带宽，这是因为AI推理和训练都非常考验数据的吞吐效率，这也是为什么H100需要昂贵的HBM3内存。

猿界算力了解到，在测试平台上可以看出除了A100/H100系列以外，在FP32和FP16的相对训练吞吐量4090涡轮版遥遥领先，而在大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能跟 H100 打个平手。事实上，H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。

所以，英伟达4090在大模型训练中或许不理想，但在推理中性价比高于H100。

当然，具体的性能和成本分析需要根据任务的需求和规模来进行。建议用户参考英伟达官方规格表、性能测试数据以及服务商提供的实际性价比对比，以便在购买和应用中做出明智的决策。

至于4090的租赁价格，目前算力市场波动较大，价格不太稳定，根据上周的价格参考，4090的8卡租赁价格在1.35万/月/台，具体以算力租赁提供商的为准。

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