Comparaison directe des performances entre la RTX 3090 et la RTX 5090, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 3090 remporte 3 résultats sur les 26 (taux de victoire de 12%), tandis que la RTX 5090 en gagne 23. 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 d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 42 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 954 tokens/s (39 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 5090 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 43 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 8 références). En utilisant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 3090 génère 96 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 175 tokens/s (45 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 8 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 3090 est 53 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 3090 se termine en 88 s/image tandis que la RTX 5090 atteint 12 s/image (87 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16-64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 59 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 3090 traite 751 pages/min tandis que la RTX 5090 atteint 1976 pages/min (62 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 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 5090 de 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 ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment les RTX 3090 et RTX 5090 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 des requêtes uniques 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, la conception de prototypes 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 5090 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 5090 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 chiffre. En prenant la référence sur le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 3090 et le RTX 5090 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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