RTX 3090 vs. RTX Pro 4500 Blackwell – GPU-Benchmark-Vergleich

Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 6 von 26 Benchmarks (23 % Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4500 Blackwell 20 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.

vLLM High-Throughput-Inferenz: RTX 3090 ungefähr gleiche Leistung

Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, zeigen sowohl die RTX 3090 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Ergebnisse. Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 378 Tokens/s erzielt (4 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.

Ollama Single-User-Inferenz: RTX 3090 erzielt in etwa gleiche Leistung

Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 3090 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 3090 144 Token/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 151 Token/s erreicht (5 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 4 von 8 Single-User-Tests, was zeigt, dass beide GPUs ein großartiges Single-User-Erlebnis bieten.

Bildgenerierung: RTX 3090 36 % langsamer

Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 36 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX Pro 4500 Blackwell 21 s/Bild erreicht (76 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.

Vision AI: RTX 3090 25% geringere Durchsatzleistung

Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 einen 25 % geringeren Durchsatz als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 1105 Seiten/min erreicht (32 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.

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Leistung:
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Über diese Benchmarks von RTX 3090 vs. RTX Pro 4500 Blackwell

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.

Benchmarks zur Bildgenerierung

Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.

Vision-KI-Benchmarks

Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute für die Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell Produktions-Visual-AI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.

Systemleistung

Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.

TAIFlops-Wert

Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →

Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.

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