Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il RTX 5090 su 26 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine in produzione. I test mostrano che il RTX 3090 vince 3 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 12%), mentre il RTX 5090 vince 23 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 multiple, l’RTX 3090 risulta il 42% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 2 benchmarks). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 3090 raggiunge 583 tokens/s mentre l’RTX 5090 ne produce 954 tokens/s (39% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test ad alta capacità di elaborazione, rendendo l’RTX 5090 più adatto ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 3090 è il 43% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 8 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b-instruct-q8_0, l’RTX 3090 genera 96 tokens/s mentre l’RTX 5090 raggiunge 175 tokens/s (45% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la RTX 3090 è il 53% più lenta della RTX 5090 (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, la RTX 3090 completa a 88 s/immagine mentre la RTX 5090 raggiunge 12 s/immagine (87% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo la RTX 5090 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 59% inferiore rispetto all’RTX 5090 (mediana su 2 benchmarks). Testando trocr-base, l’RTX 3090 elabora 751 pagine/min mentre l’RTX 5090 raggiunge 1976 pagine/min (62% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test vision, rendendo l’RTX 5090 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 5090 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine 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 delle schede RTX 3090 e RTX 5090 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 di arte AI, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con un singolo prompt per comprendere come gli RTX 3090 e RTX 5090 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 RTX 3090 e RTX 5090 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 subito come RTX 3090 e RTX 5090 si confrontino complessivamente per i 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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