Comparaison directe des performances entre la RTX 4080 Super Pro et la RTX 4090 Pro, basée sur 27 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 4080 Super Pro remporte 4 des 27 benchmarks (taux de victoire de 15 %), tandis que la RTX 4090 Pro l'emporte dans 23 épreuves. 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, la RTX 4080 Super Pro est 58 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 1318 tokens/s (58 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui rend la RTX 4090 Pro mieux adaptée aux charges de travail des serveurs API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 23 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 4080 Super Pro génère 82 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 108 tokens/s (24 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 8 tests utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX 4080 Super Pro est 30 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro complète en 24 s/image tandis que la RTX 4090 Pro atteint 16 s/image (33 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit 33 % inférieur à celui de la RTX 4090 Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min tandis que la RTX 4090 Pro atteint 266 images/min (34 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail d’IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro dans notre flotte. 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 concrètes.
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 4090 Pro 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 de traitement d’une seule requête 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, 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 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro 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 4090 Pro 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 des benchmarks d'IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les modèles RTX 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro 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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