RTX 4080 Super Pro contre RTX Pro 5000 Blackwell : comparaison de performances directe sur la base de 27 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX 4080 Super Pro remporte 3 des 27 benchmarks (taux de victoire à 11 %), tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell s’impose dans 24 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès des serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant l’usage réel.
Pour les serveurs API en production et les systèmes d’IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes concurremment, le RTX 4080 Super Pro affiche une performance 77 % inférieure à celle du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 3 benchmarks). Avec Qwen/Qwen3-4B, il traite 549 tokens/seconde, contre 2343 tokens/seconde pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit un écart de 77%). Aucune victoire parmi les trois tests haute débit : le RTX Pro 5000 Blackwell s’avère ainsi plus adapté aux charges de travail des APIs en environnement professionnel.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’RTX 4080 Super Pro est 34 % plus lent que l’RTX Pro 5000 Blackwell (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, l’RTX 4080 Super Pro génère 34 jetons/seconde, tandis que l’RTX Pro 5000 Blackwell atteint 54 jetons/seconde (38 % plus rapide). L’RTX 4080 Super Pro ne remporte qu'1 test sur 8 en usage solo, ce qui fait de l’RTX Pro 5000 Blackwell un meilleur choix pour le développement d'IA locale.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX 4080 Super Pro affiche une performance 37 % inférieure au RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-medium, il réalise 9,1 secondes par image, contre 5,5 secondes par image pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 39 % plus rapide). Sur ces mêmes tests, le modèle ne l’emporte dans aucun des 12 cas, confirmant ainsi que le RTX Pro 5000 Blackwell reste la meilleure option pour les workflows Stable Diffusion.
Pour les charges de travail visuelles à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), le RTX 4080 Super Pro offre un débit inférieur de 36 % par rapport au RTX Pro 5000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). Lors des tests avec llava-1.5-7b, le RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 283 images/min (soit 38 % plus lent). Le RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests en vision, ce qui fait du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail d'IA visuelle haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement depuis des serveurs équipés de GPUs RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 5000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail IA effectives – pour vous fournir des données de performance transparentes et reflétant le monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes individuelles 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 benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en 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 du monde réel. 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 un 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, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 5000 Blackwell 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 de référence en IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le modèle RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail d’IA les modèles RTX 4080 Super Pro et RTX Pro 5000 Blackwell. 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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