RTX 4070 Ti Super vs RTX 5090j8wHAsp8%27%29%20OR%20727=%28SELECT%20727%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 - Comparaison des performances du GPU

À propos de ces benchmarks comparant la RTX 4070 Ti Super à la RTX 5090j8wHAsp8%27%29%20OR%20727=%28SELECT%20727%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 5090j8wHAsp8%27%29%20OR%20727=%28SELECT%20727%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 au sein de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail 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 RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 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 création artistique par IA, le prototypage de designs 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 5090 gèrent vos charges de travail en images.

Tests de référence en matière de vision IA

Les tests de référence Vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une 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 (batch) de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (334 millions de paramètres), spécialisé en reconnaissance optique de caractères (OCR), traite 2 750 pages tirées de l’Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 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 modèle RTX 3090 (fixé à 100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail liées à l’IA les modèles RTX 4070 Ti Super et RTX 5090.j8wHAsp8%27%29 OR 727=(SELECT 727 FROM PG_SLEEP(15)). 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.