RTX 4080 Super Pro vs RTX 509064VHemAc'))%20OR%20990=(SELECT%20990%20FROM%20PG_SLEEP(15)) – GPU-Benchmark-Vergleich

Über diese Benchmarks von RTX 4080 Super Pro vs RTX 509064VHemAc'))%20OR%20990=(SELECT%20990%20FROM%20PG_SLEEP(15))

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und RTX 509064VHemAc'))%20OR%20990=(SELECT%20990%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

Wir testen sowohl das Framework vLLM (hochskalierbar/High-Throughput) als auch Ollama (für Einzelnutzer/Single-User). Mit den vLLM-Benchmarks analysieren wir die Leistung der Grafikkartenmodelle RTX 4080 Super Pro und RTX 5090 unter Belastung durch 16 bis 64 gleichzeitig eingehende Anfragen – perfekt für produktive Chatbot-Lösungen, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Messungen konzentrieren sich auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit einzelner Anfragen, insbesondere für private KI-Assistenten und lokale Entwicklungsumgebungen. Im Test waren unter anderem die Modelle Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 enthalten.

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 4080 Super Pro und RTX 5090 Ihre Bildbearbeitungsaufgaben bewältigen.

Vision-KI-Benchmarks

Vision-Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Aufgaben 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 (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie bei einer Batch-Größe von 16, wobei die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute zur Digitalisierung gemessen wird. Sehen Sie sich an, wie die RTX-4080-Super-Pro- und RTX-(unlesbarer Code-Fragment)-Karten produktionsreife visuelle KI-Arbeitslasten bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und automatisierte Bildanalyse.

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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich der RTX 4080 Super Pro und der RTX 5090 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.