RTX 4070 Ti Super vs RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 - Comparaison des performances du GPU

À propos de ces benchmarks de la RTX 4070 Ti Super contre la RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 dans 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 des données de performance transparentes et réelles.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent la carte graphique RTX 4070 Ti Super et le modèle RTX 5090 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels ainsi que le développement local. Parmi les modèles testés figurent : Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et bien plus encore.

Repères de performance de la génération d'images

Les benchmarks de génération d’images portent sur les architectures Flux, SDXL et SD3.5. C’est essentiel pour la génération d’art par l’IA, la prototypage de designs et les applications créatives. Pour évaluer leur performance, concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule requête afin de comprendre comment le RTX 4070 Ti Super et le RTX 5090% gèrent vos tâches liées aux images.

Tests de référence en matière de vision IA

Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. 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 en lot de taille 32 pour rapporter les images par minute. 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, en lots de taille 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 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.

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) indiqué dans la première ligne regroupe l’ensemble des résultats des benchmarks IA en une seule valeur. Avec le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), il permet de comparer instantanément les performances globales du RTX 4070 Ti Super et du RTX 5090 pour les tâches d’intelligence artificielle.

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.