Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et le RTX 3090, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4080 Super Pro remporte 12 des 26 benchmarks (taux de victoire de 46%), tandis que le RTX 3090 en gagne 14. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le RTX 4080 Super Pro et le RTX 3090 offrent des performances presque identiques sur 2 benchmarks vLLM. Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s tandis que le RTX 3090 atteint 583 tokens/s (6 % plus lent). Le RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 3090 le choix le plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX 4080 Super Pro et RTX 3090 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 4080 Super Pro génère 82 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 96 tokens/s (15 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro remporte 1 test sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 3090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 37 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro se termine en 24 s/image contre 88 s/image pour la RTX 3090 (270 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 8 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui en fait la carte graphique privilégiée pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit 26 % supérieur à celui de la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 4080 Super Pro traite 991 pages/min contre 751 pages/min pour la RTX 3090 (32 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
Commander un serveur GPU avec RTX 4080 Super Pro Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et RTX 3090 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant 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 cartes RTX 4080 Super Pro et RTX 3090 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 d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour des 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 conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le RTX 4080 Super Pro et le RTX 3090 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, 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 quant à lui 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 4080 Super Pro et RTX 3090 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 nombre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l'RTX 4080 Super Pro et la RTX 3090 pour les charges de travail liées à l'IA.
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.
Commander un serveur GPU avec RTX 4080 Super Pro Commander un serveur GPU avec RTX 3090 Voir tous les benchmarks