Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et le RTX 4090, basée sur 26 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 3090 remporte 4 résultats sur les 26 (taux de victoire de 15%), tandis que le RTX 4090 l'emporte dans 22 cas. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis auprès de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 16 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 3090 atteint 365 tokens/s tandis que la RTX 4090 atteint 424 tokens/s (14 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 4090 un choix plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 3090 est 16 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 3090 génère 144 tokens/s tandis que la RTX 4090 atteint 183 tokens/s (21 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 8 tests utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 3090 est 32 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant flux-schnell, la RTX 3090 se termine à 19 s/image tandis que la RTX 4090 atteint 13 s/image (35 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 40 % à celui de la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 3090 traite 751 pages/min tandis que la RTX 4090 atteint 1451 pages/min (48 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec RTX 3090 Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et RTX 4090 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 les RTX 3090 et RTX 4090 gèrent des requêtes simultanées allant jusqu’à 16-64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse de traitement d’une seule requête pour des assistants IA personnels ou 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 4090 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 4090 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 de référence en IA pour n’en faire qu’un seul chiffre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l’RTX 3090 et l’RTX 4090 pour les charges de travail liées à l’IA.
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.
Commander un serveur GPU avec RTX 3090 Commander un serveur GPU avec RTX 4090 Voir tous les benchmarks