RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 4000 Blackwell. Comparaison directe de performances sur la base de 27 benchmarks standardisés en IA collectés auprès de notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX 4080 Super Pro remporte 23 des 27 benchmarks (taux de victoire de 85 %), tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell l’emporte dans 4 épreuves. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant un environnement réel.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents traitant plusieurs requêtes simultanées, le RTX 4080 Super Pro est 29 % plus lent que le RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX 4080 Super Pro atteint 549 jetons/seconde tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell réalise 938 jetons/seconde (soit un retard de 41 %). Le RTX 4080 Super Pro remporte seulement 1 des 3 tests haute débit, rendant ainsi le RTX Pro 4000 Blackwell mieux adapté aux charges de travail en API pour la production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 20 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3:32b, la RTX 4080 Super Pro génère 32 tokens/s contre 9,6 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (234 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 23 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 12 références). Lors des tests avec sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro complète 2,5 images/min contre 0,79 image/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (221 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 10 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré 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 supérieur de 98 % à la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min contre 66 images/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (166 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement documentaire 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 Pro 4000 Blackwell dans 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.
vLLM (Haute Capacité de Traitement) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment les cartes RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées allant jusqu’à 16–64 – 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, conçus 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.
Les tests 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 Pro 4000 Blackwell gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles) avec des données du monde réel. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage de 7 milliards de paramètres) analyse une photo d’une personne âgée dans un champ de fleurs accompagnée d’un golden retriever, évaluant ainsi la compréhension de scène et le raisonnement visuel en lots de taille 32 afin de fournir un résultat en images par minute. Quant au modèle TrOCR-base (modèle OCR comptabilisant 334 millions de paramètres), il traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare scannées depuis des ouvrages anciens présentant une typographie historique, mesurant les performances en pages par minute pour la numérisation documentaire. Observez comment les GPU RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent les charges de travail visuelles en intelligence artificielle à grande échelle – cruciales pour la modération de contenus, le traitement documentaire et l'analyse automatique 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 de référence en IA en un seul nombre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4080 Super Pro et le RTX Pro 4000 Blackwell pour les charges de travail en 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.
Commander un serveur GPU avec RTX 4080 Super Pro Commander un serveur GPU avec RTX Pro 4000 Blackwell Voir tous les benchmarks