Comparaison directe des performances entre le RTX 4090 et RTX 3090 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4090 remporte 22 des 26 références (taux de victoire de 85 %), tandis que la RTX 3090 remporte 4 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 4090 is 19% faster than the RTX 3090 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the RTX 4090 achieves 424 tokens/s vs RTX 3090's 365 tokens/s (16% faster). The RTX 4090 wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 4090 is 19% faster than the RTX 3090 (median across 8 benchmarks). Running gpt-oss:20b, the RTX 4090 generates 183 tokens/s vs RTX 3090's 144 tokens/s (27% faster). The RTX 4090 wins 8 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 4090 is 46% faster than the RTX 3090 (median across 12 benchmarks). Testing flux-schnell, the RTX 4090 completes at 13 s/image vs RTX 3090's 19 s/image (53% faster). The RTX 4090 wins 12 out of 12 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 4090 delivers 70% higher throughput than the RTX 3090 (median across 2 benchmarks). Testing trocr-base, the RTX 4090 processes 1451 pages/min vs RTX 3090's 751 pages/min (93% faster). The RTX 4090 wins 2 out of 2 vision tests, making it the preferred GPU for production-scale document processing and multimodal AI.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4090 et RTX 3090 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 concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4090 et RTX 3090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4090 et RTX 3090 gèrent vos charges de travail d'imagerie.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute for document digitization. See how RTX 4090 and RTX 3090 handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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 TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4090 et la RTX 3090 se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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