Comparaison directe des performances entre la RTX 3090 et la RTX 4080 Super Pro, basée sur 26 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 3090 remporte 14 des 26 benchmarks (taux de victoire de 54%), tandis que la RTX 4080 Super Pro en gagne 12. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro offrent des performances presque identiques sur 2 benchmarks vLLM. Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX 3090 atteint 583 tokens/s contre 549 tokens/s pour le RTX 4080 Super Pro (6% plus rapide). Le RTX 3090 remporte 2 tests de débit élevé sur 2, 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, les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, le RTX 3090 génère 133 tokens/s tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 158 tokens/s (16% plus lent). Le RTX 3090 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 3090 est 27 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 3090 termine en 88 s/image tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 24 s/image (73 % plus lente). La RTX 3090 remporte 4 des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 20 % à celui de la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 3090 traite 751 pages/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 991 pages/min (24 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro dans notre parc. Contrairement aux tests de 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 concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les 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, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le RTX 3090 et le RTX 4080 Super Pro 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 de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs avec 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 de 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 4080 Super Pro gèrent les charges de travail visuelles en IA 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 chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 3090 et le RTX 4080 Super Pro 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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