RTX 4080 Super Pro-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX 3090, basierend auf 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4080 Super Pro in 12 von 26 Benchmarks (46 % Siegquote) gewinnt, während der RTX 3090 14 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – damit erhalten Sie echte Performance-Daten unter Realbedingungen.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, zeigen sowohl die RTX 4080 Super Pro als auch die RTX 3090 in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Leistungen. Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s, während die RTX 3090 583 Tokens/s erreicht (6 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 3090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4080 Super Pro als auch die RTX 3090 bei 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Tokens/s, während die RTX 3090 96 Tokens/s erreicht (15 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4080 Super Pro um 37 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild im Vergleich zu 88 s/Bild der RTX 3090 (270 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 8 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4080 Super Pro einen 26 % höheren Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min im Vergleich zu 751 Seiten/min der RTX 3090 (32 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 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 beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private 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 den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Architektur mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die Grafikkarten RTX 4080 Super und RTX 3090 im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder automatisierte Bildanalyse.
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 einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX 4080 Super Pro und die RTX 3090 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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