RTX4090D算力在深度学习中的应用

RTX 4090D的算力在深度学习中具有广泛应用，具体如下：

• 模型训练与推理：支持FP8精度加速，显存利用率达93%，可流畅运行DeepSeek R1-70B等大模型，能满足大规模数据集和复杂模型的训练需求，如训练大型语言模型时可快速处理海量数据、加速模型收敛。在推理任务中，可高效处理图像识别、语音识别等任务，例如在Stable Diffusion测试中，其性能接近RTX 4090。
• 多卡并行计算：支持多卡并联，如4卡并联可提供强大算力，满足超算级任务需求，适用于需要高并行计算能力的深度学习场景，像复杂图像生成、大规模数据处理等。