Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 3090, basée sur 26 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 10 des 26 benchmarks (taux de victoire de 38%), tandis que le RTX 3090 l'emporte dans 16 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX Pro 4000 Blackwell est 60 % plus lente que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 258 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 583 tokens/s (56 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui rend la RTX 3090 mieux adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX Pro 4000 Blackwell est 24% plus lente que la RTX 3090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3:32b, la RTX Pro 4000 Blackwell génère 9,6 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 36 tokens/s (73% plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 8 tests utilisateur unique, faisant de la RTX 3090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX Pro 4000 Blackwell est 13 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la RTX Pro 4000 Blackwell se termine à 31 s/image contre 38 s/image pour la RTX 3090 (23 % plus rapide). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 10 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait la carte graphique préférée 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 Pro 4000 Blackwell offre un débit inférieur de 26 % à celui de la RTX 3090 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min tandis que la RTX 3090 atteint 147 images/min (55 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 3090 de notre parc. Contrairement aux tests de 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 se comportent le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 3090 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents ainsi que les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et bien plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX Pro 4000 Blackwell 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, 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 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 Pro 4000 Blackwell et RTX 3090 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 nombre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l’RTX Pro 4000 Blackwell et la 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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