Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il RTX 4090 su 26 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 3090 vince 4 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 15%), mentre il RTX 4090 vince 22 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente da 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, la RTX 3090 risulta 16% più lenta della RTX 4090 (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, la RTX 3090 raggiunge 365 token/s mentre la RTX 4090 ne produce 424 token/s (14% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test ad alta capacità di throughput, rendendo la RTX 4090 più adatta ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la RTX 3090 è il 16% più lenta della RTX 4090 (media su 8 benchmark). Eseguendo gpt-oss:20b, la RTX 3090 genera 144 tokens/s mentre la RTX 4090 raggiunge 183 tokens/s (21% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo la RTX 4090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 3090 è il 32% più lento dell’RTX 4090 (mediana su 12 benchmark). Testando flux-schnell, l’RTX 3090 completa a 19 s/immagine mentre l’RTX 4090 raggiunge 13 s/immagine (35% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX 4090 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX 3090 offre una throughput del 40% inferiore rispetto all’RTX 4090 (mediana su 2 benchmark). Testando trocr-base, l’RTX 3090 elabora 751 pagine/min mentre l’RTX 4090 raggiunge 1451 pagine/min (48% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test di visione, rendendo l’RTX 4090 la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 3090 e RTX 4090 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo dati di performance trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 3090 e RTX 4090 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 richieste singole 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'AI, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con singoli prompt per comprendere come gli RTX 3090 e RTX 4090 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
Le prove di benchmark sulla visione testano il trattamento multimodale e la elaborazione di documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello linguaggio-visivo da 7 miliardi di 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 334 milioni di parametri) elabora 2.750 pagine dell’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 RTX 3090 e RTX 4090 gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l’elaborazione di 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 di intelligenza artificiale in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra subito come si confrontano l’RTX 3090 e l’RTX 4090 nel complesso per i carichi di lavoro di IA. 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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