RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro8wAb8ZtP%27%29%20OR%20344=%28SELECT%20344%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 - Comparaison des performances GPU

À propos de ces benchmarks de la RTX 4070 Ti Super contre la RTX 4080 Super Pro8wAb8ZtP%27%29%20OR%20344=%28SELECT%20344%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro8wAb8ZtP%27%29%20OR%20344=%28SELECT%20344%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 au sein 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.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Capacité de Traitement) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment se comportent les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéales 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.

Repères de performance de la génération d'images

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 à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super gèrent vos charges de travail en images.

Tests de référence en matière de vision IA

Les références de vision évaluent le traitement multimodal et documentaire sous charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données d’essai du monde réel. 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 extraites numériquement de Hamlet de Shakespeare, scannées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, avec une taille de lot de 16 afin de mesurer les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super 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.

Performance du système

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.

Score TAIFlops

Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail d’IA les modèles RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super.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.