Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il RTX A4000 su 19 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine produttivo. I test mostrano che il RTX 3090 vince tutti i 19 benchmark su 19, mentre il RTX A4000 non ne vince nessuno. 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 è il 257% più veloce dell’RTX A4000 (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 3090 raggiunge 583 tokens/s rispetto ai 163 tokens/s dell’RTX A4000 (257% più veloce). L’RTX 3090 vince 1 su 1 test ad alta capacità di elaborazione, rendendolo la scelta migliore per chatbot di produzione e elaborazione in batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la RTX 3090 è l’87% più veloce della RTX A4000 (mediana su 4 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b, la RTX 3090 genera 145 token/s contro i 76 token/s della RTX A4000 (91% più veloce). La RTX 3090 vince 4 su 4 test single-user, rendendola ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 3090 è il 44% più veloce dell’RTX A4000 (mediana su 10 benchmark). Testando SDXL, l’RTX 3090 completa a 5,4 s/immagine rispetto ai 7,9 s/immagine dell’RTX A4000 (47% più veloce). L’RTX 3090 vince 10 su 10 test di generazione di immagini, rendendolo 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 154% superiore rispetto alla RTX A4000 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, la RTX 3090 elabora 147 immagini/min contro le 42 immagini/min della RTX A4000 (250% più veloce). La RTX 3090 vince 2 su 2 test visivi, rendendola la GPU preferita per l’elaborazione di documenti su scala produttiva e l’intelligenza artificiale multimodale.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 3090 e RTX A4000 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione che gestiscono carichi di lavoro AI reali, 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 A4000 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 le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione per singolo prompt per comprendere come RTX 3090 e RTX A4000 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 Vision-Language 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. Si osservi come le schede RTX 3090 e RTX A4000 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 AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra subito come RTX 3090 e RTX A4000 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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