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items: RTX 5090 时租稳在 $0.49–$0.99 后，RTX 4090云服务器还值得租吗：24GB 到 32GB 的显存台阶怎么算

RTX 5090 时租稳在 $0.49–$0.99 后，RTX 4090云服务器还值得租吗：24GB 到 32GB 的显存台阶怎么算
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date: 2026-08-06T10:50:04+08:00
description: 2026 年 8 月的云算力市场，RTX 5090 的按量租用价格已经稳定在 $0.49–$0.99/小时，而 RTX 4090云服务器的中位时租在 $0.34–$0.48（Spot 甚至低至 $0.13–$0.22）。价差不到一倍，问题就来了：继续租 24GB 的 RTX 4090云服务器还划算吗？还是该为 32GB 的 RTX 5090 多付一点？答案不在单卡参数里，而在你自己的模型规模、上下文长度和并发数里——也就是那块 24GB 显存会不会被 KV Cache 撑爆。一、2026 年 8 月的消费级云 GPU 价格坐标先看市场监测给出的价格区间（2026 年 8 月）：RTX 4090（24GB GDDR6X）：按量中位 $0.34–$0.48/小时，Spot 抢占式约 $0.13–$0.22/小时。RTX 5090（32GB GDDR7）：主流按量托管 $0.49–$0.99/小时，极简 P2P 平台起价 $0.21–$0.28/小时。如果只是问“RTX 4090云服务器多少钱一小时”，答案就是按量中位 $0.34–$0.48/小时。但只看单价没用——如果你的负载在 24GB 上持续 OOM，省下的时租会被重试和中断吞掉。显存台阶才是真正的分界线。二、RTX 4090云服务器的真实边界：24GB 里权重、KV Cache 与中间张量各占多少很多人以为显存只装模型权重。其实大模型推理的显存消耗是三项叠加：固定模型权重 + 动态 KV Cache + 运行时中间张量（Activations）。其中 KV Cache 是隐形吞显存的大户，它随上下文 Token 数和并发请求数线性膨胀。举一个显存计算研究里的例子：Llama 3 8B 在 8K 上下文时，KV Cache 只占约 1GB；但当上下文拉到 128K，或者同一时刻并发请求多起来，单请求的 KV Cache 可能高达 16GB。这是什么概念？8B 模型 FP16 权重约 16GB，加上 16GB KV Cache，再加几 GB 中间张量，24GB 的 RTX 4090云服务器直接溢出。所以“24GB显存能跑多大的模型”不能只看权重，必须把上下文和并发一起算。三、把上下文长度和并发数换算成显存：一套可复用的推算方法这里给出一套可复用的估算步骤，所有数字都是按公式外推的量级，不是实测基准，请勿当成评测结论。第一步：算权重。 FP16 下，每 10 亿参数约需 2GB；8B 约 16GB，13B 约 26GB，20B 约 40GB，35B 约 70GB。如果做 4-bit 量化，权重大约除以 4。第二步：算 KV Cache。 以公开显存计算研究给出的锚点为基准：Llama 3 8B 在 8K 上下文时 KV Cache 约 1GB（来自显存计算研究），且 KV Cache 与上下文长度、并发请求数成线性关系，即 8B 级模型约每 8K 上下文、每路并发增加约 1GB；该锚点在 128K 时对应约 16GB。对于 13B/30B 等更大规模，仅说明可按参数规模粗略等比放大，但这里不给出精确到小数的系数。所有数值均为按公式估算的量级，非实测数据。第三步：留中间张量余量。 建议至少预留 10%–20%。下面用一个表格演示 8B、13B、20B–35B 三档模型在不同上下文和并发下的溢出临界点（按上述锚点线性外推，未考虑量化）：模型规模权重（FP16，GB）上下文并发数估算总显存（GB）24GB 是否足够32GB 是否足够8B168K117–18✅✅8B1632K121–23⚠️ 临界✅8B1632K433–36❌ 可能 OOM❌ 可能 OOM13B268K127–30❌✅13B2632K239–43❌❌20B–35B40–708K142–75❌❌表中数值均以 Llama 3 8B 在 8K 上下文 KV Cache 约 1GB 这一公开显存计算研究结论为锚点线性外推得到，属量级估算。实际占用受框架、量化与 PagedAttention 等实现影响。换句话说，32GB 在未量化场景下更适合 8B–13B 的长上下文与多并发负载；但对 20B–35B 仍需量化或多卡。四、32GB GDDR7 与 1.79 TB/s 带宽解决的是哪一类溢出问题RTX 5090 相比 RTX 4090，显存多 8GB（32GB vs 24GB），带宽提升约 78%（1,792 GB/s vs 1,008 GB/s）。这两项能力不是让你跑更大的模型，而是让你在同一模型上容纳更长的上下文和更高的并发。直观说：同样的 13B 模型，24GB 可能只扛得住 8K 上下文下的单请求，而 32GB 能顶住 32K 甚至多路并发，因为 KV Cache 有地方放了。带宽提升则让大批量推理时的显存搬运更快。这属于…