RTX 5090 in der Produktion: Die Zahlen hinter unserem CGW-SIGGRAPH-Feldbericht

Einführung

Anfang dieses Jahres hat Super Renders Farm seinen ersten RTX-5090-Knoten in Produktion genommen – und wir haben eine echte Render-Warteschlange entscheiden lassen, was die Karte tatsächlich wert ist, nicht ein Benchmark-Skript. Die vollständige Geschichte haben wir für die SIGGRAPH-2026-Ausgabe von Computer Graphics World aufgeschrieben: sieben Wochen Aufgabenprotokolle aus echten Kundenszenen, samt aller Fehlschläge.

Dieser Beitrag ist die Ergänzung zu jener Geschichte: dieselben Produktionsdaten, destilliert auf die Zahlen, die tatsächlich zitiert werden wollen, mit ausführlich dargelegter Methodik, damit jede Angabe überprüft und nicht einfach für bare Münze genommen werden muss. Wer nur eine Zahl braucht: Es ist die mediane Beschleunigung von 3,2x weiter unten. Wer sie verantwortungsvoll zitieren möchte, liest weiter.

Vorgestellt in Computer Graphics World: Dieser Datensatz ist die Grundlage unseres Feldberichts in der SIGGRAPH-2026-Ausgabe von CGW. Lesen Sie ihn in der digitalen CGW-Ausgabe April/Mai/Juni 2026. Eine kurze Video-Führung durch dasselbe Deployment, einschließlich der Knoten-Hardware und der Methode, mit der wir die Zahlen ermittelt haben, finden Sie in diesem Video-Walkthrough.

Wie die Zahlen zustande kamen

Jede Zahl hier stammt aus den Produktionsprotokollen von Super Renders Farm, nicht aus einem kontrollierten Labordurchlauf. Der Knoten mit den RTX-5090-Karten ist unkompliziert aufgebaut: zwei Karten pro Knoten, 128 GiB RAM, 32 logische Kerne, Windows 11, eine Aufgabe pro GPU – sodass jede Zahl unten ein sauberer Pro-Karte-Wert ist.

Für den Geschwindigkeitsvergleich haben wir keine abgestimmten Szenen künstlich angelegt. Wir haben Aufgaben herangezogen, die im normalen Geschäftsbetrieb sowohl auf den neuen als auch auf den Knoten der vorherigen Generation liefen – gleiche Szene, gleicher Nutzer –, wobei mindestens drei Aufgaben pro Seite vorliegen mussten, damit eine Szene zählte. Eine Anmerkung zur Methodik, weil sie beeinflusst, wie die Zahl zu lesen ist: Jede Szene trägt den Median ihrer eigenen Pro-Frame-Zeiten auf jeder Seite bei, und die 3,2x sind der Median dieser 38 Verhältniswerte – ein Median der Mediane, sodass ein einzelner langsamer Frame das Ergebnis nicht verzerren kann. Nach diesem Filter blieben 38 gepaarte Szenen aus 1.419 einzelnen Render-Aufgaben im April und Mai 2026 übrig: 503 Aufgaben auf dem RTX-5090-Knoten, 916 auf unseren Knoten der vorherigen Generation der RTX-3080-Klasse, die als GPU-Passthrough innerhalb virtueller Maschinen liefen. Es handelt sich durchweg um Blender-Cycles-GPU-Arbeit; wir verallgemeinern dies nicht auf andere Render-Engines oder andere Hardware-Generationen.

Die zentrale Zahl: Median 3,2x

Über diese 38 Szenen hinweg sank die mediane Pro-Frame-Zeit auf einer einzelnen RTX 5090 um etwa 69 % gegenüber unseren Knoten der vorherigen Generation der RTX-3080-Klasse – eine mediane Beschleunigung von 3,2x. Die Streuung ist genauso wichtig wie der Mittelwert: Der Interquartilsabstand reicht von 2,7x bis 3,4x, die gesamte Spannweite über alle 38 Szenen liegt bei 1,6x bis 5,1x, und ein Bootstrap-95-%-Konfidenzintervall für den Median liegt bei 3,0x bis 3,3x (20.000 Resamples).

Die Beschleunigung verteilt sich nicht gleichmäßig über die Szenentypen. Trägt man die Beschleunigung pro Szene gegen die Frame-Zeit auf der alten Hardware auf, zeigt sich ein loser positiver Trend – eine Spearman-Rangkorrelation von etwa 0,34 (zweiseitiger p-Wert etwa 0,04): moderat und richtungsweisend, aber nicht vorhersagend. Kurze Frames von wenigen Sekunden gewannen am wenigsten, da der fixe Overhead pro Aufgabe (Szenen-Laden, Synchronisation, die frühere Virtualisierungsschicht) bei einer kurzen Zeitspanne einen größeren Anteil ausmacht. Schwerere Frames gewannen tendenziell mehr, wenn auch mit deutlicher Streuung: Eine besonders aufwendige Szene blieb bei nur 1,6x, weil ihr Engpass vermutlich beim Storage oder in einer CPU-gebundenen Phase lag, nicht bei der GPU.

Drei Ehrlichkeitshinweise, die es wert sind, hier wiederholt zu werden. Erstens: Dies sind Beobachtungsdaten aus einer laufenden Warteschlange, keine eingefrorene Benchmark-Szene; Nutzer haben zwischen Re-Renders mitunter Einstellungen geändert. Zweitens: Der Vergleich erfolgt Knoten gegen Knoten, und die Seite der vorherigen Generation läuft virtualisiert, während die RTX-5090-Seite auf Bare-Metal läuft – ein Teil des Abstands liegt also an der Architektur, nicht nur am Silizium. Drittens: Die Baseline ist die Hardware der RTX-3080-Klasse, auf der diese Aufgaben tatsächlich liefen, nicht eine aktuelle Karte; wir treffen keine Aussage darüber, wie sich die RTX 5090 im Vergleich zu anderen aktuellen Karten schlägt.

Abschlussrate und Treiberstabilität

Im 51-tägigen Zeitfenster (knapp über sieben Wochen) schloss der Knoten 99,6 % seiner Aufgaben ab, fast 4.900 an der Zahl. Die übrigen 18 schlugen fehl; der Scheduler protokolliert einen Fehlschlag, aber keine Ursache – daher raten wir nicht nach einer.

Ein einziger Treiber, Version 581.80 unter CUDA 13.0, lief das gesamte Zeitfenster vom 1. April bis zum 22. Mai durch – ohne Rollbacks und ohne Treiberwechsel während des Zeitraums. Unsere Knoten der vorherigen Generation liefen im selben Zeitraum mit Treiber 565.90. Bei so neuer Hardware ist ein unspektakuläres Treiberprotokoll genau das, was wir uns erhoffen.

KI-Denoising war bereits der Standard

Rund 83 % der Cycles-Aufgaben auf dem RTX-5090-Knoten liefen standardmäßig mit einem KI-Denoising-Durchgang (OptiX oder Intel Open Image Denoise), und die Rate auf unseren Knoten der vorherigen Generation ist praktisch identisch. Jeder Render-Zeit-Denoiser, den Cycles seit Blender 3.0 mitbringt, ist KI-basiert, und unsere Produktionsaufgaben reichen von Blender 3.6 bis 5.1. Die Hardware-Generation hat das Denoising-Verhalten nicht verändert; KI-Denoising war bereits Routine, bevor die RTX 5090 ankam. Was die neue Karte verändert, ist der Path-Tracing-Durchsatz – die Arbeit rund um diesen bereits standardmäßigen Schritt. Diese Zahl bezieht sich ausschließlich auf Cycles; andere Render-Engines protokollieren Denoising anders oder gar nicht.

RTX 5090 VRAM in der Praxis

Cycles schreibt seinen Spitzenwert für den Gerätespeicher in das Render-Protokoll – ein nützlicher, wenn auch approximativer Indikator für den tatsächlichen VRAM-Bedarf in der Produktion. Über die 57 Cycles-Aufgaben hinweg, bei denen diese Zeile im Zeitfenster auf dem RTX-5090-Knoten protokolliert wurde, lag der Spitzenwert für den Render-Gerätespeicher im Median bei etwa 5,6 GB und beim 90. Perzentil bei 11,5 GB. Unsere Karten der vorherigen Generation sind 10-bis-12-GB-Modelle, sodass die Median-Aufgabe bequem gepasst hätte; die Aufgabe am 90. Perzentil war bereits nahe an deren Obergrenze.

Der Extremwert reicht noch weiter: Die aufwendigste protokollierte Aufgabe nutzte rund 37,6 GB – mehr als die 32 GB an Onboard-Speicher der RTX 5090 selbst. Bei einem GPU-Render passt eine Szene dieser Größe nicht einfach hinein: Der Renderer lagert den Überschuss entweder mit erheblichen Geschwindigkeitseinbußen über PCIe in den System-Hauptspeicher aus, oder er rendert gar nicht. So oder so ist das eine reale Obergrenze, die es einzuplanen gilt. Wir dimensionieren VRAM nach dem Extremwert, nicht nach dem Median, denn der Unterschied zwischen einer 12-GB-Karte und einer 32-GB-Karte ist der Unterschied zwischen Rendern und Nicht-Rendern, an dem Tag, an dem eine Szene es braucht.

RTX-5090-Leistungsaufnahme und Energie pro Frame

Eine RTX 5090 ist für die 575-Watt-Klasse spezifiziert, doch unter anhaltender Render-Last haben wir pro Karte etwa 360 bis 375 Watt gemessen, mit Spitzenwerten nahe 400 Watt, bei 68 bis 83 Grad Celsius. Das ist reale Leistungsaufnahme und reale Wärme, aber ein begrenzter und vorhersehbarer Posten – nicht der spezifizierte Spitzenwert.

Bei dieser begrenzten Leistungsaufnahme ist ein medianer Cycles-Frame hier in etwa 24 Sekunden fertig, also in der Größenordnung von 2,5 Wattstunden pro ausgeliefertem Frame. Wir haben ausschließlich die RTX-5090-Seite gemessen; die Zahl zur Energie pro Frame ist daher als solide Ableitung aus gemessener Leistung und gemessener Renderzeit zu verstehen, nicht als direkt gemessener Kostenvergleich gegenüber der vorherigen Generation.

Was diese Zahlen nicht aussagen

Dies sind Beobachtungszahlen aus der Produktion, beschränkt auf einen einzelnen Knoten und ausschließlich Cycles. Sie beschreiben die Produktions-Warteschlange von Super Renders Farm über ein definiertes siebenwöchiges Zeitfenster und sollten nicht auf andere Render-Engines, andere Hardware-Generationen oder Farmen mit einem anderen Auftrags-Mix verallgemeinert werden. Wir haben keinen kontrollierten Vergleich aktueller GPU-Generationen veröffentlicht; das ist eine eigene, kontrollierte Untersuchung für einen anderen Zeitpunkt. Die vollständige Methodik, einschließlich der Bootstrap- und Korrelationsberechnungen, ist in unserem oben genannten CGW-Feldbericht dokumentiert.

FAQ

Q: Wie hoch war die mediane Beschleunigung der RTX 5090 gegenüber den Knoten der vorherigen Generation? A: Eine mediane Beschleunigung von 3,2x beim GPU-Rendering mit Blender Cycles, basierend auf 38 gepaarten Produktionsszenen aus 1.419 Render-Aufgaben, mit einem Bootstrap-95-%-Konfidenzintervall von 3,0x bis 3,3x für den Median.

Q: Ist die Zahl 3,2x ein Labor-Benchmark oder Produktionsdaten? A: Es handelt sich um Produktionsdaten aus einer laufenden Render-Warteschlange von Super Renders Farm im April und Mai 2026, nicht um eine inszenierte oder synthetische Benchmark-Szene.

Q: Wie viel VRAM benötigen Produktions-Cycles-Szenen tatsächlich auf einem RTX-5090-Knoten? A: Über die 57 Cycles-Aufgaben, bei denen diese Zeile protokolliert wurde, lag der Median bei etwa 5,6 GB, das 90. Perzentil bei etwa 11,5 GB, und die aufwendigste einzelne Aufgabe protokollierte rund 37,6 GB – mehr als die 32 GB der Karte. Eine Szene dieser Größe lagert den Überschuss entweder mit erheblichen Geschwindigkeitseinbußen über PCIe in den System-Hauptspeicher aus, oder sie rendert gar nicht.

Q: Hat die RTX 5090 KI-Denoising eingeführt? A: Nein. Rund 83 % der Cycles-Aufgaben nutzten KI-Denoising sowohl auf dem RTX-5090-Knoten als auch auf unseren Knoten der vorherigen Generation; die Rate war bereits Standard, bevor die neue Hardware ankam.

Q: Wie stabil war der GPU-Treiber während des Testzeitraums? A: Eine einzige Treiberversion, 581.80 unter CUDA 13.0, lief das gesamte 51-tägige Zeitfenster durch – ohne Rollbacks oder Treiberwechsel während des Zeitraums.

Q: Enthalten diese Daten einen Vergleich mit anderen aktuellen GPU-Generationen? A: Nein. Die Baseline in diesem Datensatz ist unsere Hardware der vorherigen Generation der RTX-3080-Klasse. Ein kontrollierter Vergleich mit anderen aktuellen Karten war nicht Teil dieser Untersuchung.

Q: Wo finde ich den vollständigen Feldbericht mit der zugrunde liegenden Methodik? A: Unser Feldbericht erschien in der SIGGRAPH-2026-Ausgabe von Computer Graphics World. Lesen Sie ihn in der digitalen CGW-Ausgabe April/Mai/Juni 2026. Ein Video-Walkthrough desselben Deployments ist ebenfalls verfügbar.

Weiterführende Artikel

RTX 5090 GPU Cloud Rendering behandelt die breiteren Leistungsmerkmale der RTX 5090 auf unserer Farm. Für Szenen, die über den Onboard-VRAM hinausgehen, siehe RTX-5090-VRAM-Grenzen bei komplexen Szenen. Für die zugrunde liegende Hardware-Option siehe GPU Cloud Rendering.