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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4080 Super Pro und RTX 509001E0FzCB';%20waitfor%20delay%20'0:0:15'%20 %20 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 (Hohe Durchsatzleistung) als auch Ollama (Einzelnutzer-Modus). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4080 Super Pro und RTX 5090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und APIs. 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
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen ab. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro und
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 RTX 4080 Super Pro und RTX 509001E0FzCB';%20waitfor%20delay%20'0:0:15'%20produktionsreife Workloads im Bereich visueller KI bewältigen lassen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort auf, wie sich der RTX 4080 Super Pro und der RTX 509
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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