양쪽 동시 체감 · 추천 실행 설정

RTX 4090 vs RTX 5080, 최신 카드가 로컬 LLM에도 나을까?

4090의 24GB에 의존하던 작업은 5080의 16GB에서 다시 확인해야 해요. 작은 모델 위주라면 양쪽의 최신 실행 설정을 비교하고, 용량이 우선이면 4090 유지도 선택지예요.

비교할 장비와 모델

비교 범위
비교 조건 펼쳐보기

같은 212토큰 답변의 예상 시간입니다. 공개 측정이 있는 가속만 자동 선택하며, 장비별 실행 포맷은 각 결과에 표시합니다.

왼쪽

시작 전

RTX 4090 24GB

첫 토큰0.72 ~ 1.5 초
프리필2742.3 ~ 5695.6 tok/s
토큰 생성92.6 ~ 192.3 tok/s

위의 시작 버튼을 누르면 양쪽 장비가 같은 답변을 동시에 생성합니다.

Strata 0.1.33 serving branch · IQ3_S · MTP-4 · INT8 KV · SSD PLE0.0초 · 0/212

오른쪽

시작 전

RTX 5080 16GB

첫 토큰1.4 ~ 3.1 초
프리필1310.1 ~ 2985.3 tok/s
토큰 생성58.7 ~ 133.8 tok/s

위의 시작 버튼을 누르면 양쪽 장비가 같은 답변을 동시에 생성합니다.

Strata · Blackwell (CC 12.0) · CUDA · MTP · NVMe PLE · single GPU0.0초 · 0/212

이 조건에서는 RTX 4090 24GB가 전체 답변을 약 1.7배 먼저 마칩니다.

입력 처리부터 212토큰 답변 완료까지 비교합니다.

어느 쪽이 나에게 맞을까?

답변 완료

RTX 4090 24GB

예상 중간값에서 같은 답변을 약 1.7배 먼저 마칩니다.

입력 처리

RTX 4090 24GB

입력 처리 예상 중간값이 4,219 tok/s로 더 높습니다.

이미지·영상 생성

모델별 확인

LLM 속도로는 판단할 수 없습니다. 생성할 이미지·영상 모델과 해상도를 따로 골라보세요.

실행 환경

장비별 설정

Strata 0.1.33 serving branch · IQ3_S · MTP-4 · INT8 KV · SSD PLE / Strata · Blackwell (CC 12.0) · CUDA · MTP · NVMe PLE · single GPU. 장비별 실행 경로가 다르면 속도 차이에 프로그램과 모델 포맷의 영향도 포함됩니다.

예상 소비전력

RTX 5080 16GB

LLM 사용 중 예상 소비전력이 약 352W로 더 낮습니다. 소음과 본체 크기는 별도 확인이 필요합니다.

가격 차이 판단

RTX 4090 24GB의 참고 가격은 중간값 기준 약 128만원 높고, 예상 답변 시간은 약 40% 짧습니다.

구매 전 함께 볼 것

비교 기준RTX 4090 24GBRTX 5080 16GB
가용 고속 메모리22.5GB15GB
메모리 대역폭1008GB/s960GB/s
전체 완료 예상2.5초4.1초
LLM 지속 부하 추정약 470W약 352W
현재 참고 범위325–400만원231–239만원
RTX 4090 24GB 상세 보기
RTX 5080 16GB 상세 보기

표시 값은 단일 사용자 예상 범위입니다. 멀티 GPU·멀티 장비 구성은 런타임과 인터커넥트에 따라 실제 결과가 달라질 수 있습니다.

파일과 문맥을 한 세트로 비교하세요

16GB에 모델 파일이 올라가도 긴 입력을 처리할 여유가 부족할 수 있어요. 현재 4090에서 쓰는 문서 길이와 대화 횟수를 기준으로 비교하세요. 짧은 질문에서의 속도 차이가 좋아 보여도, 실제 문서 작업에서 오프로딩이 늘어나면 기다리는 구간이 다시 길어질 수 있어요.

새 경로의 장점은 대응 모델에서 확인해요

Blackwell을 활용하는 엔진은 모델 형식과 커널 지원을 함께 맞춰야 해요. 화면의 추천 설정을 확인하고 해당 모델의 실행 가이드로 이어가세요. 기존 CUDA 도구를 유지할 계획이라면 그 도구에서 지원하는 파일로도 비교해야 실제 교체 뒤 작업 흐름을 예상할 수 있어요.

교체로 해결할 불편을 하나 정해요

4090이 뜨겁고 시끄럽다면 전력제한과 냉각 조정도 먼저 시험할 수 있어요. 큰 모델을 더 올리고 싶다면 5080보다 메모리가 큰 구성으로 비교를 넓히세요. 같은 모델의 반복 대기가 문제라면 추천 설정을 적용한 생성 속도를 기준으로 판단하면 돼요. 불편의 원인을 정하면 교체 후보도 좁아집니다.