RTX Pro 5000 Blackwell contre RTX 4090 : comparaison directe des performances sur la base de 27 références standardisées en IA collectées depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX Pro 5000 Blackwell remporte 22 des 27 benchmarks (taux de victoire de 81 %), tandis que le RTX 4090 en gagne seulement 5. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès des serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API en production et les systèmes d’IA multi-agents exécutant des requêtes concourantes multiples, le RTX Pro 5000 Blackwell affiche une vitesse 247 % supérieure à celle du RTX 4090 (médiane calculée sur 3 benchmarks). Avec le modèle NVIDIA/Llama-3.1-8B-Instruct en FP8, il délivre 2241 jetons/seconde, contre 645 jetons/seconde pour le RTX 4090 (+247 %). Le RTX Pro 5000 Blackwell l’emporte dans les 3/3 tests haute charge, s’imposant comme la solution idéale pour les chatbots professionnels et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’RTX Pro 5000 Blackwell est 15 % plus rapide que l’RTX 4090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, il génère 54 jetons/seconde contre 45 pour l’RTX 4090 (soit un gain de vitesse de 21 %). L’RTX Pro 5000 Blackwell remporte ainsi 7 des 8 tests en usage individuel, ce qui en fait le choix idéal pour les assistants de codage personnel et le prototypage.
Pour les charges de travail avec Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX Pro 5000 Blackwell est 154 % plus rapide que le RTX 4090 (médiane sur 12 benchmarks). Lors des tests avec sd3.5-medium, il traite une image en 5,5 secondes contre 28 secondes pour le RTX 4090 (soit un gain de vitesse de 401 %). Le RTX Pro 5000 Blackwell remporte 8 des 12 tests d génération d’images, ce qui en fait la carte graphique idéale pour l’art IA et la génération d’images.
Pour les charges de travail visionnelles à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX Pro 5000 Blackwell affiche un débit 17 % plus élevé que celui du RTX 4090 (moyenne sur 2 benchmarks). En testant LLaVA-1.5-7B, ce dernier traite 283 images/minute, contre 217 images/minute pour le RTX 4090 (soit une vitesse 31 % supérieure). Il remporte les deux tests vision, se positionnant comme le GPU privilégié pour le traitement de documents à grande échelle ainsi que pour l’IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement depuis des serveurs équipés de cartes graphiques RTX Pro 5000 Blackwell et RTX 4090 faisant partie de notre parc. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d’IA concrètes – offrant ainsi une transparence sur les performances du monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment se comportent l’RTX Pro 5000 Blackwell et le RTX 4090 avec des requêtes simultanées de 16 à 64 – idéal 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. 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 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 le RTX Pro 5000 Blackwell et le RTX 4090 gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents avec une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles du monde réel. 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 (batch size) 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 Pro 5000 Blackwell et RTX 4090 gèrent les charges de travail visuelles en IA 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 d'IA en un seul nombre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail IA les modèles RTX Pro 5000 Blackwell et RTX 4090. 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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