Confronto diretto delle prestazioni tra il RTX 3090 e il RTX 4070 Ti Super su 18 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 3090 vince 16 su 18 benchmark (tasso di vittoria dell’89%), mentre il RTX 4070 Ti Super ne vince 2. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, l’RTX 3090 è il 141% più veloce dell’RTX 4070 Ti Super (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 3090 raggiunge 583 tokens/s contro i 242 tokens/s dell’RTX 4070 Ti Super (141% più veloce). L’RTX 3090 vince 1 su 1 test ad alta throughput, rendendolo la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione in batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la RTX 3090 è il 23% più veloce della RTX 4070 Ti Super (media su 3 benchmark). Eseguendo qwen3:8b, la RTX 3090 genera 122 token/s rispetto ai 100 token/s della RTX 4070 Ti Super (23% più veloce). La RTX 3090 vince 3 su 3 test per utente singolo, rendendola ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la RTX 3090 è il 70% più veloce della RTX 4070 Ti Super (media su 10 benchmark). Testando sdxl-turbo, la RTX 3090 completa a 0,41 s/immagine contro i 0,72 s/immagine della RTX 4070 Ti Super (75% più veloce). La RTX 3090 vince 8 su 10 test di generazione di immagini, rendendola la GPU preferita per l’arte AI e la generazione di immagini.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), la RTX 3090 offre una throughput del 108% superiore rispetto alla RTX 4070 Ti Super (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, la RTX 3090 elabora 147 immagini/min contro le 45 immagini/min della RTX 4070 Ti Super (223% più veloce). La RTX 3090 vince 1 su 2 test visivi, dimostrando che entrambe le GPU gestiscono i carichi di lavoro visivi produttivi altrettanto bene.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da servers dotati di GPU di tipo RTX 3090 e RTX 4070 Ti Super nella nostra fleet. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da servers di produzione che gestiscono effettivi workloads di AI, offrendo dati di performance trasparenti e basati su scenari reali.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni delle schede RTX 3090 e RTX 4070 Ti Super con richieste concorrenti da 16 a 64 - ideali per chatbot di produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione di singole richieste per assistenti AI personali e sviluppo locale. I modelli testati includono Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, e altri.
I benchmark sulle generazione di immagini coprono le architetture Flux, SDXL e SD3.5. Questo è fondamentale per la generazione d’arte con l’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come gli RTX 3090 e RTX 4070 Ti Super gestiscono i suoi carichi di lavoro di immagine.
I benchmark di visione testano l'elaborazione multimodale e dei documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello linguaggio-visivo da 7B parametri) analizza una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un golden retriever, testando la comprensione della scena e il ragionamento visivo a batch size 32 per riportare immagini al minuto. TrOCR-base (modello OCR da 334M parametri) elabora 2.750 pagine di Amleto di Shakespeare scansionate da libri storici con tipografia d'epoca a batch size 16, misurando pagine al minuto per la digitalizzazione dei documenti. Scopra come le schede RTX 3090 e RTX 4070 Ti Super gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l'elaborazione dei documenti e l'analisi automatica delle immagini.
Includiamo inoltre la potenza di calcolo del CPU (che influisce sulla tokenizzazione e sulla preelaborazione) e le velocità di archiviazione NVMe (critiche per il caricamento di modelli e dataset di grandi dimensioni) – il quadro completo per i Suoi carichi di lavoro AI.
Il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrato nella prima riga combina tutti i risultati dei benchmark AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra immediatamente come si confrontano l’RTX 3090 e l’RTX 4070 Ti Super per carichi di lavoro AI. Scopra di più sui TAIFlops →
Nota: I risultati possono variare in base al carico di sistema e alla configurazione. Questi benchmark rappresentano valori medi derivanti da numerose esecuzioni di test.
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