RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super ProY93hmeYI'))%20OR%20773=(SELECT%20773%20FROM%20PG_SLEEP(15)) - GPU Benchmark Vergleich

Über diese Benchmarks von RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super ProY93hmeYI'))%20OR%20773=(SELECT%20773%20FROM%20PG_SLEEP(15))

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super ProY93hmeYI'))%20OR%20773=(SELECT%20773%20FROM%20PG_SLEEP(15)) 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

vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die Benchmarks von vLLM zeigen die Leistung der Grafikkarten RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-AI-Systeme sowie API-Server. Bei Ollama werden die Geschwindigkeiten einzelner Anfragen gemessen, insbesondere für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.

Benchmarks zur Bildgenerierung

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 der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Ihre Bildbearbeitungsaufgaben bewältigen.

Vision-KI-Benchmarks

Vision-Benchmarks prüfen die multimodale und dokumentbasierte Verarbeitung unter extremer Parallelauslastung (16 bis 64 gleichzeitig abgewickelte Anfragen) anhand echter Praxis-Datensätze. Der LLaVA 1.5 7B (Visionsprachmodell mit 7 Mrd. Parametern) untersucht eine Fotografie einer Seniorin auf einem Blütenfeld mit Golden Retriever, wobei es Szenenerfassung und visuelle Inferenz bei einer Batchgröße von 32 testet, um die Performance in Bildern pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modul mit 334 Mio. Parametern) bearbeitet 2.750 Scanszenen aus Shakespeares Hamlet – historisch typografisch erfasst – im Batch-Verfahren mit Größe 16 zur Messung der Durchsatzrate in Seiten pro Minute, was für die digitale Dokumentenaufbereitung maßgeblich ist. So lassen sich Produktionsumfänge visueller KI-Anwendungen abbilden – essenziell etwa für Content-Moderation, Dokumentenprozesse oder automatisierte Bildanalysen.

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 einzigen 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 →