RTX 4090 et RTX Pro 5000 Blackwell : comparaison directe des performances sur la base de 27 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX 4090 remporte 5 des 27 benchmarks (taux de victoire de 19 %), tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell s’impose dans 22 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement compilés à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes IA multi-agents traitant plusieurs requêtes simultanées, le RTX 4090 est 71 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Avec le modèle nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, il atteint 645 tokens/s, tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell obtient 2241 tokens/s (71 % plus rapide). Le RTX 4090 ne remporte aucun des 3 tests haute débit, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell mieux adapté aux charges de travail en production pour les APIs.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’RTX 4090 est 13 % plus lent que l’RTX Pro 5000 Blackwell (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, l’RTX 4090 génère 108 jetons/seconde, tandis que l’RTX Pro 5000 Blackwell atteint 133 jetons/seconde (19 % plus lent). L’RTX 4090 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, la carte graphique RTX 4090 affiche une performance 43 % inférieure au RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne calculée sur 12 benchmarks). Avec le modèle sd3.5-medium, l’RTX 4090 génère une image en 28 secondes, contre seulement 5,5 secondes pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 80 % plus rapide). Dans ces tests, l’RTX 4090 ne remporte que 4 victoires sur 12, confirmant ainsi que le RTX Pro 5000 Blackwell constitue le meilleur choix pour les applications basées sur Stable Diffusion.
Pour les charges de travail en vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX 4090 affiche un débit 14 % inférieur à celui du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). Avec le modèle llava-1.5-7b, il traite 217 images/min, contre 283 images/min pour le RTX Pro 5000 Blackwell (23 % plus lent). Le RTX 4090 ne l’emporte dans aucun des 2 tests vision, faisant du RTX Pro 5000 Blackwell la meilleure option pour les charges de travail IA visionnelles exigeant un haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPUs RTX 4090 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, vous fournissant ainsi 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 4090 et RTX Pro 5000 Blackwell se comportent avec 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 uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent 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 à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4090 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 avec une forte charge simultanée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage de 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 une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR de 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 4090 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 le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4090 et le RTX Pro 5000 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.
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