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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs 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.
Wir testen sowohl das Framework vLLM (High-Throughput) als auch Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro mit einer Wartezeit (Wait-for-Delay ‚0:0:15‘) bei 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – 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.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei Benchmarks für Bildgenerierung abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts – damit lässt sich nachvollziehen, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro mit einer Wartezeit von 0:0:15 Ihre Bildlast verarbeiten.
Vision-Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter extrem hoher Auslastung (16 bis 64 gleichzeitige Anfragen) mithilfe realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Visueller Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern) untersucht eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blütenfeld zusammen mit einem Golden Retriever, wobei es Szenenerkennung und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 testet, um die Performance in Bildern pro Minute zu ermitteln. Das System TrOCR-base (Optische Zeichenerkennungs-Modell mit 334 Millionen Parametern) bearbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – eingescannt aus historischen Werken mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit der Digitalisierung in Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie die Grafikkarten RTX™ 4070 Ti Super und RTX™ 4080 Super Pro unter Berücksichtigung des Wartezeitenparameters ('WaitFor Delay: „0:0:15“') skalierbare visuelle KI-Anwendungen im Produktionsumfeld handhaben – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement und automatisierte Bildanalysen.
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.
Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich der 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.
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