RTX 4080 Super Pro vs. RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 - GPU-Benchmark-Vergleich

Über diese Benchmarks von RTX 4080 Super Pro vs RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4080 Super Pro und RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

Wir testen sowohl das Framework vLLM (Hohe Durchsatzfähigkeit) als auch Ollama (Einzelbenutzer). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4080 Super Pro und der RTX 5090A7A2>'" verhalten bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.

Benchmarks zur Bildgenerierung

Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX 5090 Ihre Bildlast verarbeiten.

Vision-KI-Benchmarks

Visionsbenchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hoher Auslastung durch parallele Anfragen (16–64 gleichzeitig) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein visuell-sprachliches Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und prüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der TrOCR-base-Modell (mit 334 Millionen Parametern für optische Zeichenerkennung) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für digitale Archivierung. So sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA® RTX™ 4080 Super und RTX™ 5090 skalierbare Visuellen-KI-Aufgaben meistern – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenautomatisierung und intelligente 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

Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Leistungsergebnisse aus den Benchmarks zu einer einzigen Zahl zusammen. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basisreferenz (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich der Gesamtleistung für KI-Anwendungen zwischen der RTX 4080 Super Pro und der RTX 5090. Mehr zum Thema TAIFlops erfahren →

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