RTX 3090 et RTX Pro 5000 Blackwell : comparaison directe des performances sur la base de 26 benchmarks standardisés en IA collectés auprès de notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX 3090 ne remporte qu’1 test sur les 26 (taux de victoire de 4 %), tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell s’impose dans 25 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API en production et les systèmes multi-agents gérant des requêtes concourantes, le RTX 3090 affiche une performance 78 % inférieure à celle du RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 2 benchmarks). Avec Qwen/Qwen3-4B, il traite 583 tokens/seconde, contre 2343 tokens/seconde pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit un retard de 75%). Sur les 2 tests haute charge, le RTX 3090 n'en remporte aucun, confirmant la meilleure adéquation du RTX Pro 5000 Blackwell avec les charges de travail critiques en environnement API professionnel.
Pour les assistants IA personnels ainsi que pour le développement local avec une seule requête à la fois, la carte graphique RTX 3090 affiche une performance 26 % inférieure à celle du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne calculée sur 8 benchmarks). Lors de l'exécution de llama3.1:8b, cette dernière produit 145 jetons par seconde, contre 205 jetons par seconde pour le modèle RTX Pro 5000 Blackwell (soit 29 % de moins). Dans ces conditions, l’RTX 3090 n’obtient aucune victoire parmi les 8 tests en configuration mono-utilisateur, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell plus adapté au développement d’applications IA locales.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX 3090 est 70 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 12 benchmarks). En testant avec sd3.5-medium, le RTX 3090 réalise une image en 38 secondes, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell parvient à 5,5 secondes par image (soit 86 % plus rapide). Dans ces conditions, le RTX 3090 n'obtient aucune victoire parmi les 12 tests de génération d'images, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell comme étant le meilleur choix pour les travaux liés aux modèles Stable Diffusion.
Pour les charges de travail en vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX 3090 affiche un débit inférieur de 49% par rapport au RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, le RTX 3090 traite 751 pages/minute, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 1505 pages/minute (soit 50% plus lent). Sur les 2 tests vision, le RTX 3090 n'en remporte aucun, faisant ainsi du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail d’IA visuelle exigeant un haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU RTX 3090 et RTX Pro 5000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail IA effectives, vous fournissant ainsi des données de performance transparentes et reflétant le monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment se comportent les RTX 3090 et RTX Pro 5000 Blackwell avec des requêtes simultanées 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 individuelles 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 génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 3090 et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (de 16 à 64 requêtes parallèles) en utilisant des données réelles du monde réel. 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 Pro 5000 Blackwell gèrent les charges de travail IA visuelle 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 en un seul chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 3090 et le RTX Pro 5000 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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