RTX 4070 Ti Super vs. RTX 4080 Super Pro 1%20waitfor%20delay%20%270:0:15%27%20 - GPU-Benchmark-Vergleich

Über diese Benchmarks von RTX 4070 Ti Super vs. RTX 4080 Super Pro 1%20waitfor%20delay%20%270:0:15%27%

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

Wir testen sowohl das Framework vLLM (High-Throughput) als auch Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die Grafikkarten RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro mit der Konfiguration WaitFor-Delay '0:0:15' bei 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen schlagen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u. a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1

Benchmarks zur Bildgenerierung

Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen ab. Das ist entscheidend für KI-Kunstgenerierung, Design-Prototypen-Erstellung sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro mit einer Wartezeit von ‘0:0:15’ Ihre Bildlast verarbeiten.

Vision-KI-Benchmarks

Vision-Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher gleichzeitiger Last (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Inhalte mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie die visuelle Logik bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-Lösung mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX-Karten RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super mit einer Wartezeitkonfiguration ('0:0:15' nach dem Parameter waitfor) bei produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder 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-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die Modelle RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro im Vergleich für KI-Arbeitslasten schlagen.Mehr über TAIFlops erfahren →

Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.