How much VRAM does NVIDIA GeForce RTX 5090 have?
Antwort
NVIDIA GeForce RTX 5090 is a 2025-generation Blackwell card with 32 GB of GDDR7 memory and 1,792 GB/s bandwidth. Compute peaks at 419 FP16 TFLOPS and 104.8 FP32 TFLOPS; TDP sits at 575W.
The VRAM/bandwidth pairing is the defining feature for machine learning work — it determines what model sizes are accessible and how hard the card can be pushed during production inference. Power draw and cooling requirements mean most NVIDIA GeForce RTX 5090 deployments live in data centres rather than workstations, which is why most NVIDIA GeForce RTX 5090 access in practice comes via the cloud.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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Novita AI
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 | 3.3 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung generative KI Forschung LLM-Bereitstellung Stable Diffusion | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 80 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Ja | Ja |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | Bis zu 10.000 $ für Startups | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (kostenlos) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container-Datenträger (60 GB kostenlos), Volumen-Datenträger, Netzlaufwerke | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastruktur | |||
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | USA, EU, APAC, Südamerika, Afrika, Naher Osten (über 20 Standorte) | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,9 % | 99,99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Nicht verfügbar | Sofort |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein | Nein | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 | SOC 2 Typ II |
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RunPod