# NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti: LLM-инференс и GPU-рендеринг

RTX 3090 Ti 24 GB для inference и Cycles: Ampere, эталонные 450 W, отличие от RTX 3090 и проверка повторных задач при штатном охлаждении.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-02
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/gpu-nvidia-rtx-3090-ti-inference-rendering/
Language: ru

## Ampere Ti с известной ёмкостью

RTX 3090 Ti оснащена 24 GB GDDR6X и имеет эталонную характеристику платы 450 W. У RTX 3090 тоже 24 GB, но её reference power отличается. Поэтому решение о переносе worker должно учитывать не только память. Таблица описывает один GPU. Номинальный объём не равен свободному после загрузки драйвера и фоновых процессов. Для существующей Ti регистрируют изготовителя платы, конструкцию охлаждения, питание и размещение в корпусе. В этом профиле не назначается коэффициент ускорения относительно обычной 3090: его нельзя получить из суффикса или разницы паспортных watts.

| Официальный вариант | Память на GPU | Тип памяти | Мощность платы | Источник |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti — 24 GB дизайн из таблицы NVIDIA | 24 GB | GDDR6X | 450 W | [Спецификация](https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/) |

## Проверить Ampere inference путь

[Требования vLLM](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation/gpu/) нужно сопоставить с конкретным программным стеком и checkpoint. Ampere аппаратно проходит минимальный порог, однако поддержка dtype, quantization и выбранных kernels проверяется отдельно. Для RTX 3090 Ti сохраняют модель, tokenizer, контекст и output limit. После загрузки измеряют рабочую память на ограниченном корпусе. Если последовательный запрос проходит, это ещё не определяет допустимую конкурентность. Отдельный опыт исследует KV budget и активные запросы. Использование CPU или другой карты должно быть видно в отчёте: успешный результат не доказывает, что вся задача была резидентной на одном GPU.

## Принять сохранённую сцену Cycles

[Blender Cycles CUDA/OptiX](https://docs.blender.org/manual/en/latest/render/cycles/gpu_rendering.html) требует подходящих драйвера и сборки. На Ti запускают проект с проверенными assets и настройками качества. RTX hardware tracing используется поддерживающим backend, а не автоматически любым renderer. Записывают подготовку, GPU исполнение и полученное изображение. Если сцена использует host RAM, это отдельное условие выполнения. Не следует объявлять fit по одному небольшому кадру без проверки нужной геометрии и текстур. Состояние предыдущих задач также важно: резидентный LLM может оставить меньше доступной памяти, хотя имя и номинальная ёмкость карты в инвентаре не изменились.

## Проверить повторение при штатных настройках

Для серверной интеграции интересна последовательность одинаковых job, а не только первый короткий burst. Ограниченный опыт наблюдает память, температуру и доступные причины изменения режима устройства в начале, середине и конце. Исходные задачи и настройки не меняют. При ухудшении результата исследуют охлаждение, host load и остаточные процессы, не форсируя clocks и не отключая защиту. Значение 450 W не является полным system budget: CPU, RAM и storage добавляют собственное потребление. Выбранная AIB карта требует реальных разъёмов и airflow, а не предположения, что любой сервер с достаточной номинальной мощностью БП подходит.

## Артефакт стабильности выбранного workload

Пакет содержит manifests LLM и сцены, число запланированных повторов, фактические статусы и временные ряды наблюдений. Если растёт остаточная память, проверяют lifecycle и кеши; если меняется только длительность при температурном событии, исследуют условия устройства. Корреляция не заменяет доказательство причины. Решение описывает повторяемость RTX 3090 Ti на конкретном корпусе и версии стека. Оно не обещает постоянный TPS, длительность каждого кадра или отсутствие любых неисправностей. Сравнение с RTX 3090 потребует отдельного опыта на одинаковых файлах, измерительных границах и сопоставимых условиях работы.

[Локальная LLM на 24 ГБ VRAM: что проверить помимо весов](/ru/journal/local-llm-24gb-vram/) · [Лимит мощности GPU: эксперимент с энергией и задержкой](/ru/journal/gpu-power-cap-latency-frontier/) · [Каталог GPU](/ru/journal/nvidia-amd-gpu-catalog/)