Comparaison directe des performances entre la carte graphique RTX 3090 et le modèle RTX 4070 Ti Super, basée sur 18 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de serveurs en production. Les tests révèlent que l’RTX 3090 remporte 16 des 18 benchmarks (taux de victoire de 89%), tandis que le RTX 4070 Ti Super s’impose dans les deux autres épreuves. Tous les résultats sont automatiquement compilés à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance concrète.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 141 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 1 test de référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s contre 242 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (141 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 1 test de performance élevé sur 1, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 3090 est 23 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 3 références). En exécutant qwen3:8b, la RTX 3090 génère 122 tokens/s contre 100 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (23 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 3 tests sur 3 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 3090 est 70 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 10 références). En testant sdxl-turbo, la RTX 3090 se termine à 0,41 s/image contre 0,72 s/image pour la RTX 4070 Ti Super (75 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 8 tests sur 10 en matière de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit 108 % supérieur à celui de la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min contre 45 images/min pour la RTX 4070 Ti Super (223 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super dans notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les cartes RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéales pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour des assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d'autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes graphiques RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super gèrent les charges de travail IA visuelles à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l’RTX 3090 et le RTX 4070 Ti Super pour les charges de travail liées à l’IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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