Comparaison directe des performances entre le RTX A4000 et le RTX 4090, basée sur 19 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX A4000 remporte 3 des 19 références (taux de victoire de 16 %), tandis que le RTX 4090 en gagne 16. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de 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 A4000 est 77 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 1 test). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX A4000 atteint 163 tokens/s tandis que la RTX 4090 atteint 706 tokens/s (77 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 1 tests de haut débit, ce qui rend la RTX 4090 plus adaptée aux charges de travail API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX A4000 est 56 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX A4000 génère 76 tokens/s tandis que la RTX 4090 atteint 173 tokens/s (56 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucune des 4 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX A4000 est 46 % plus lente que la RTX 4090 (médiane sur 10 références). En testant sd1.5, la RTX A4000 termine à 1,8 s/image tandis que la RTX 4090 atteint 0,85 s/image (52 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX A4000 offre un débit inférieur de 74 % à celui de la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX A4000 traite 42 images/min tandis que la RTX 4090 atteint 217 images/min (81 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour les charges de travail de vision IA à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX A4000 et RTX 4090 de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment les RTX A4000 et RTX 4090 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 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 artistique 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 A4000 et RTX 4090 gèrent vos charges de travail en matière d’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, 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 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, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX A4000 et RTX 4090 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 chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances du RTX A4000 et du RTX 4090 pour les charges de travail liées à l’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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