Comparaison directe des performances entre la RTX 4090 et la RTX A4000, basée sur 19 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 4090 l'emporte dans 16 cas sur les 19 benchmarks (taux de victoire de 84%), tandis que la RTX A4000 remporte 3 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès des 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 ore 4090 est 333 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 1 test de référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 atteint 706 jetons/s contre 163 jetons/s pour la RTX A4000 (333 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 1 test de haut débit sur 1, 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 125 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX 4090 génère 173 tokens/s contre 76 tokens/s pour la RTX A4000 (127 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 4 tests sur 4 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 84 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd1.5, la RTX 4090 complète en 0,85 s/image contre 1,8 s/image pour la RTX A4000 (109 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 10 tests de génération d'images sur 10, ce qui en fait le GPU préféré 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 311 % supérieur à celui de la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4090 traite 217 images/min contre 42 images/min pour la RTX A4000 (416 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 des 2 tests de vision, 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 A4000 de 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.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment les RTX 4090 et RTX A4000 gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques 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 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 RTX 4090 et RTX A4000 gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous 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 A4000 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 nombre. En prenant l'RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances de l'RTX 4090 et du RTX A4000 pour les charges de travail liées à l'IA.
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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