RTX 5090 in produzione: i numeri dietro il nostro reportage CGW per il SIGGRAPH

Introduzione

All'inizio di quest'anno Super Renders Farm ha messo in produzione il suo primo nodo RTX 5090, lasciando che a decidere il vero valore della scheda fosse una coda di rendering live, non uno script di benchmark. Abbiamo raccontato la storia completa nel numero SIGGRAPH 2026 di Computer Graphics World: sette settimane di dati di attività da scene clienti reali, fallimenti inclusi.

Questo articolo accompagna quella storia: gli stessi dati di produzione, distillati nei numeri che le persone vogliono davvero citare, con la metodologia spiegata in dettaglio così ogni cifra può essere verificata anziché presa per fede. Se vi serve un solo numero, è la mediana di 3,2x riportata qui sotto. Se dovete citarlo in modo responsabile, continuate a leggere.

Come descritto su Computer Graphics World: questo set di dati è alla base del nostro reportage sul campo nel numero SIGGRAPH 2026 di CGW. Leggetelo nell'edizione digitale di CGW aprile/maggio/giugno 2026. Un breve video che ripercorre lo stesso deployment, incluso l'hardware del nodo e il modo in cui abbiamo estratto i numeri, è disponibile in questo video.

Come sono stati costruiti i numeri

Ogni cifra qui riportata proviene dai log di produzione di Super Renders Farm, non da un passaggio controllato in laboratorio. Il nodo che ospita le RTX 5090 è semplice: due schede per nodo, 128 GiB di RAM, 32 nuclei logici, Windows 11, un'attività per GPU, quindi ogni numero qui sotto è una cifra pulita per singola scheda.

Per il confronto sullo speedup non abbiamo allestito scene abbinate ad hoc. Abbiamo estratto i lavori eseguiti sia sui nodi nuovi che su quelli di generazione precedente nel normale corso dell'attività, stessa scena e stesso utente, richiedendo almeno tre attività per lato prima che una scena venisse conteggiata. Una nota metodologica, perché cambia il modo di leggere il numero: ogni scena contribuisce con la mediana dei propri tempi per frame su ciascun lato, e il valore 3,2x è la mediana di questi 38 rapporti, una mediana di mediane, così un singolo frame lento non può alterarla. Questo filtro ha lasciato 38 scene abbinate estratte da 1.419 attività di rendering individuali tra aprile e maggio 2026: 503 attività sul nodo RTX 5090, 916 sui nostri nodi di generazione precedente, di classe RTX 3080, eseguiti come GPU passthrough all'interno di macchine virtuali. Si tratta interamente di lavoro GPU con Blender Cycles; non stiamo generalizzando questo risultato ad altri motori di rendering o ad altre generazioni hardware.

Il numero principale: una mediana di 3,2x

Su queste 38 scene, il tempo mediano per frame su una singola RTX 5090 è diminuito di circa il 69% rispetto ai nostri nodi di generazione precedente di classe RTX 3080, uno speedup mediano di 3,2x. La dispersione conta quanto il valore centrale: l'intervallo interquartile va da 2,7x a 3,4x, l'intervallo completo su tutte le 38 scene va da 1,6x a 5,1x, e un intervallo di confidenza bootstrap al 95% sulla mediana si colloca tra 3,0x e 3,3x (20.000 ricampionamenti).

Lo speedup non è distribuito in modo uniforme tra i tipi di scena. Mettendo in grafico lo speedup per scena rispetto al tempo impiegato dai frame sull'hardware precedente emerge una tendenza positiva ma debole, una correlazione di rango di Spearman di circa 0,34 (il valore p a due code è di circa 0,04): modesta e direzionale, non predittiva. I frame brevi, pochi secondi ciascuno, hanno guadagnato meno, poiché l'overhead fisso per attività (caricamento della scena, sincronizzazione, il precedente livello di virtualizzazione) incide per una quota maggiore su un tempo breve. I frame più pesanti hanno tendenzialmente guadagnato di più, anche se con una dispersione reale: una scena pesante si è fermata a soli 1,6x perché il suo collo di bottiglia era plausibilmente lo storage o una fase legata alla CPU, non la GPU.

Tre note di onestà che vale la pena ripetere qui. Primo, si tratta di dati osservazionali estratti da una coda live, non da una scena di benchmark congelata; gli utenti a volte hanno cambiato le impostazioni tra un re-render e l'altro. Secondo, il confronto è nodo contro nodo, e il lato di generazione precedente gira virtualizzato mentre il lato RTX 5090 è bare metal, quindi parte del divario è dovuta all'architettura, non solo al silicio. Terzo, il riferimento è l'hardware di classe RTX 3080 su cui questi lavori sono effettivamente girati, non una scheda di generazione attuale; non stiamo affermando nulla su come la RTX 5090 si confronti con altre schede attuali.

Tasso di completamento e stabilità del driver

Nella finestra di 51 giorni (poco più di sette settimane), il nodo ha completato il 99,6% delle sue attività, quasi 4.900 in totale. Le altre 18 sono fallite; lo scheduler registra un fallimento, non una causa, quindi non ci azzardiamo a ipotizzarne una.

Un solo driver, versione 581.80 su CUDA 13.0, ha coperto l'intera finestra dal 1° aprile al 22 maggio senza rollback e senza sostituzioni durante il periodo. I nostri nodi di generazione precedente hanno utilizzato il driver 565.90 nello stesso intervallo. Per un hardware così recente, un log del driver noioso è esattamente ciò che speriamo di vedere.

Il denoising IA era già lo standard

Circa l'83% dei lavori Cycles sul nodo RTX 5090 ha eseguito come standard un passaggio di denoising IA (OptiX o Intel Open Image Denoise), e la percentuale sui nostri nodi di generazione precedente è praticamente identica. Ogni denoiser in fase di rendering che Cycles ha distribuito a partire da Blender 3.0 è basato sull'IA, e i nostri lavori di produzione coprono da Blender 3.6 a 5.1. La generazione dell'hardware non ha cambiato il comportamento del denoising; il denoising IA era già una prassi consolidata prima dell'arrivo della RTX 5090. Ciò che la nuova scheda cambia è il throughput del path tracing, il lavoro attorno a quel passaggio già standard. Questa cifra è limitata a Cycles; altri motori di rendering registrano il denoising in modo diverso oppure non lo registrano affatto.

La VRAM della RTX 5090 nella pratica

Cycles scrive nel log di rendering la propria cifra di picco della memoria del device, un proxy utile anche se approssimativo della domanda di VRAM in produzione. Sui 57 lavori Cycles in cui questa riga è stata registrata sul nodo RTX 5090 nella finestra considerata, la memoria di picco del device di rendering è stata di circa 5,6 GB come mediana e 11,5 GB al 90° percentile. Le nostre schede di generazione precedente sono modelli da 10 a 12 GB, quindi il lavoro mediano ci sarebbe entrato comodamente; il lavoro al 90° percentile era già vicino al loro limite.

La coda si spinge ancora più in là: il lavoro più pesante registrato ha utilizzato circa 37,6 GB, più dei 32 GB di memoria a bordo della RTX 5090 stessa. In un rendering su GPU, una scena di quelle dimensioni non ci entra semplicemente: il renderer o riversa l'eccesso nella memoria di sistema dell'host tramite PCIe, con un pesante costo in termini di velocità, oppure non esegue affatto il rendering. In entrambi i casi è un limite reale da tenere in considerazione nella pianificazione. Dimensioniamo la VRAM sulla coda, non sulla mediana, perché il divario tra una scheda da 12 GB e una da 32 GB è il divario tra riuscire a renderizzare e non riuscirci, nel giorno in cui una scena ne ha bisogno.

Consumo energetico della RTX 5090 ed energia per frame

Una RTX 5090 è classificata nella fascia dei 575 watt, ma sotto carico di rendering sostenuto abbiamo misurato circa 360-375 watt per scheda, con picchi vicini ai 400 watt, a 68-83 gradi Celsius. Si tratta di potenza e calore reali, ma di una voce limitata e prevedibile, non del picco nominale.

A questo consumo limitato, un frame Cycles mediano qui si completa in circa 24 secondi, dell'ordine di 2,5 wattora per frame consegnato. Abbiamo misurato solo il lato RTX 5090, quindi la cifra di energia per frame va considerata come una solida inferenza a partire dalla potenza misurata e dal tempo di rendering misurato, non come un confronto di costo misurato direttamente rispetto alla generazione precedente.

Cosa non dicono questi numeri

Questi sono numeri di produzione osservazionali, relativi a un singolo nodo e limitati a Cycles. Descrivono la coda di produzione di Super Renders Farm in una finestra definita di sette settimane e non vanno generalizzati ad altri motori di rendering, altre generazioni hardware o farm con un mix di lavori diverso. Non abbiamo pubblicato un confronto controllato tra GPU di generazione attuale; si tratta di un esercizio controllato separato, per un'altra occasione. La metodologia completa, inclusi i calcoli bootstrap e di correlazione, è documentata nel nostro reportage CGW citato sopra.

FAQ

Q: Qual è stato lo speedup mediano della RTX 5090 rispetto ai nodi di generazione precedente? A: Una mediana di 3,2x nel rendering GPU con Blender Cycles, basata su 38 scene di produzione abbinate estratte da 1.419 attività di rendering, con un intervallo di confidenza bootstrap al 95% di 3,0x-3,3x sulla mediana.

Q: Il numero 3,2x è un benchmark da laboratorio o dati di produzione? A: Sono dati di produzione estratti da una coda di rendering live di Super Renders Farm tra aprile e maggio 2026, non una scena di benchmark allestita o sintetica.

Q: Quanta VRAM utilizzano davvero le scene Cycles in produzione su un nodo RTX 5090? A: Sui 57 lavori Cycles in cui questa riga è stata registrata, la mediana è stata di circa 5,6 GB, il 90° percentile di circa 11,5 GB, e il lavoro singolo più pesante ha registrato circa 37,6 GB, superando i 32 GB della scheda. Una scena di quelle dimensioni o riversa l'eccesso nella memoria di sistema dell'host tramite PCIe, con un pesante costo in termini di velocità, oppure non esegue affatto il rendering.

Q: Il denoising IA è qualcosa che ha introdotto la RTX 5090? A: No. Circa l'83% dei lavori Cycles ha utilizzato il denoising IA sia sul nodo RTX 5090 sia sui nostri nodi di generazione precedente; la percentuale era già standard prima dell'arrivo del nuovo hardware.

Q: Quanto è stato stabile il driver della GPU durante la finestra di test? A: Un'unica versione del driver, la 581.80 su CUDA 13.0, ha coperto l'intera finestra di 51 giorni senza rollback né sostituzioni durante il periodo.

Q: Questi dati includono un confronto con altre GPU di generazione attuale? A: No. Il riferimento in questo set di dati è il nostro hardware di generazione precedente di classe RTX 3080. Un confronto controllato con altre schede di generazione attuale non faceva parte di questo studio.

Q: Dove posso leggere il reportage completo con la metodologia sottostante? A: Il nostro reportage è stato pubblicato nel numero SIGGRAPH 2026 di Computer Graphics World. Leggetelo nell'edizione digitale di CGW aprile/maggio/giugno 2026. È disponibile anche un video che ripercorre lo stesso deployment.

Letture correlate

Prestazioni del rendering cloud GPU RTX 5090 illustra le caratteristiche prestazionali più ampie della RTX 5090 sulla nostra farm. Per le scene che superano la VRAM a bordo, vedete Limiti di VRAM della RTX 5090 su scene complesse. Per l'opzione hardware sottostante, vedete Rendering cloud GPU.