Comparaison directe des performances entre la RTX 4090 et la RTX 3090, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 4090 remporte 22 des 26 références (taux de victoire de 85%), tandis que la RTX 3090 en gagne 4. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4090 est 19 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4090 atteint 424 tokens/s contre 365 tokens/s pour la RTX 3090 (16 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4090 est 19 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4090 génère 183 tokens/s contre 144 tokens/s pour la RTX 3090 (27 % plus rapide). La RTX 4090 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 4090 est 46 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant flux-schnell, la RTX 4090 se termine en 13 s/image contre 19 s/image pour la RTX 3090 (53 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 12 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 l'IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4090 offre un débit 70 % supérieur à celui de la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 4090 traite 1451 pages/min contre 751 pages/min pour la RTX 3090 (93 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait la carte graphique privilégiée pour le traitement documentaire à grande échelle et l'IA multimodale.
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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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 4090 et RTX 3090 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux 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 d'art généré 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 les cartes graphiques RTX 4090 et 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel, avec une taille de lot de 32 afin de 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, avec une taille de lot de 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4090 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 de référence en IA en un seul chiffre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances des cartes RTX 4090 et RTX 3090 pour les charges de travail liées à l'IA. En savoir plus sur le 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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