Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et le RTX A4000, basée sur 19 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 3090 remporte les 19/19 benchmarks, tandis que le RTX A4000 n'en remporte aucun. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs en location active, 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 257 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 1 benchmark). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s contre 163 tokens/s pour la RTX A4000 (257 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 1 test de haut débit sur 1, ce qui en fait le choix le plus puissant 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 87% plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX 3090 génère 145 tokens/s contre 76 tokens/s pour la RTX A4000 (91% plus rapide). La RTX 3090 remporte 4 tests sur 4 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 44 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 10 références). Les tests SDXL montrent que la RTX 3090 se termine en 5,4 s/image contre 7,9 s/image pour la RTX A4000 (47 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 10 tests de génération d’images sur 10, ce qui en fait la carte graphique privilégiée pour l’art et la génération d’images par l’IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit 154 % plus élevé que la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min contre 42 images/min pour la RTX A4000 (250 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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 A4000 de 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 A4000 se comportent 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 d’Ollama mesurent la vitesse de traitement 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, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invitation pour comprendre comment les cartes graphiques RTX 3090 et RTX A4000 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 quant à lui 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 A4000 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 le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment se comparent globalement le RTX 3090 et le RTX A4000 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.
Commander un serveur GPU avec RTX 3090 Commander un serveur GPU avec RTX A4000 Voir tous les benchmarks