大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，而是非常香！直接上图！
通过Tensor FP32（TF32）的数据来看，H100性能是全方面碾压4090，但是顶不住H100价格太贵，推理上使用性价比极低。但在和A100的PK中，4090与A100除了在显存和通信上有差异，算力差异与显存相比并不大，而4090是A100价格的1/10，因此如果用在模型推理场景下，4090性价比完胜！（尾部附参数源文件）
从推理性能层面看，4090在推理方面的性能是比A100更强的，没开混合精度的情况下，A100的FP32向量只有19.5T远低于4090的83T。同时在渲染场景Blender和OctaneBench基准测试中，4090性能也遥遥领先。从推理性能层面看，4090在推理方面的性能是比A100更强的，没开混合精度的情况下，A100的FP32向量只有19.5T远低于4090的83T。同时在渲染场景Blender和OctaneBench基准测试中，4090性能也遥遥领先。
推理性能排行：
首先我们需要计算一下推理需要多少计算量，根据公式：2 * 输出 token 数量 * 参数数量 flops
总的存储容量很好算，推理的时候最主要占内存的就是参数、KV Cache 和当前层的中间结果。当 batch size = 8 时，中间结果所需的大小是 batch size * token length * embedding size = 8 * 4096 * 8192 * 2B = 0.5 GB，相对来说是很小的。
70B 模型的参数是 140 GB，不管 A100/H100 还是 4090 都是单卡放不下的。那么 2 张 H100 够吗？看起来 160 GB 是够了，但是剩下的 20 GB 如果用来放 KV Cache，要么把 batch size 压缩一半，要么把 token 最大长度压缩一半，听起来是不太明智。因此，至少需要 3 张 H100。
对于 4090，140 GB 参数 + 40 GB KV Cache = 180 GB，每张卡 24 GB，8 张卡刚好可以放下。要知道H100的价格是4090的20倍左右。这个时候4090就非常香了！
首先，软件用的是StableDiffusion，模型使用的是SDXL，出图尺寸是888x1280，迭代步数50。A100出一张图花费11.5秒，而4090则略快，只需11.4秒，两者差异较小，但A100表现稍显颓势。
在绘制八张图的情况下，A100耗时87秒，而4090仅用80秒，4090表现出色，领先A100约8%。
总体来说，虽然RTX 4090可能不适合超大规模的AI训练任务，它的强大推理能力使其在大模型的推理应用中显得更为合适。尽管在数据中心和专业级AI训练任务中，Tesla A100和H100提供了更高的专业性和适应性，但考虑到成本和可接受的性能输出，RTX 4090为研究人员和技术企业提供了一种高效且经济的解决方案。对于那些寻求在预算内实现高效AI推理的用户，RTX 4090提供了一个既实用又前瞻的选择。
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附H100、A100、4090官网参数文档：
4090: https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf
H100：https://resources.nvidia.com/en
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