Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et le RTX Pro 4000 Blackwell, basée sur 26 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 3090 remporte 16 des 26 benchmarks (taux de victoire de 62%), tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell en gagne 10. 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 API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 151 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s contre 258 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (126 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots et le traitement par lots en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 3090 est 31 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 8 références). En exécutant qwen3:32b, la RTX 3090 génère 36 tokens/s contre 9,6 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (277 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 8 tests sur 8 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 12 % plus lente que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la RTX 3090 se termine en 38 s/image tandis que la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 31 s/image (18 % plus lente). La RTX 3090 remporte 2 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui fait de la RTX Pro 4000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit 60 % supérieur à celui de la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min contre 66 images/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (123 % 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 Pro 4000 Blackwell 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 RTX 3090 et RTX Pro 4000 Blackwell 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 prototypage de designs 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 Pro 4000 Blackwell 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 afin de 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, avec une taille de lot de 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 3090 et RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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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