Confronta benchmark GPU: RTX 3090 vs RTX Pro 5000 Blackwell

Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il RTX Pro 5000 Blackwell su 26 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 3090 vince 1 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 4%), mentre il RTX Pro 5000 Blackwell ne vince 25. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.

vLLM Inference ad Alta Produttività: RTX 3090 87% più lento

Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, la RTX 3090 risulta essere l’87% più lenta rispetto alla RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, la RTX 3090 raggiunge 365 token/s, mentre la RTX Pro 5000 Blackwell ne raggiunge 2738 (87% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test ad alta throughput, rendendo la RTX Pro 5000 Blackwell più adatta per i carichi di lavoro API di produzione.

Inferenza Singola Utente di Ollama: RTX 3090 26% più lento

Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la RTX 3090 è il 26% più lenta rispetto alla RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 8 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b, la RTX 3090 genera 145 tokens/s mentre la RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge 205 tokens/s (29% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 8 test per utente singolo, rendendo la RTX Pro 5000 Blackwell la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.

Generazione immagini: RTX 3090 70% più lento

Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 3090 è il 70% più lento dell’RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-medium, l’RTX 3090 completa a 38 s/immagine mentre l’RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge 5.5 s/immagine (86% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX Pro 5000 Blackwell la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.

Intelligenza Artificiale Visiva: RTX 3090 con throughput inferiore del 49%

Per workload di visione ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), la RTX 3090 offre una throughput del 49% inferiore rispetto alla RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 2 benchmark). Testando trocr-base, la RTX 3090 elabora 751 pagine/min mentre la RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge le 1505 pagine/min (50% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test di visione, rendendo la RTX Pro 5000 Blackwell la scelta migliore per workload AI di visione ad alto throughput.

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Prestazioni:
Più lento Più veloce
+XX% Migliore prestazione   -XX% Prestazioni peggiori
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A proposito di questi benchmark tra RTX 3090 e RTX Pro 5000 Blackwell

I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 3090 e RTX Pro 5000 Blackwell nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server di produzione reali che gestiscono effettivi workloads di AI – fornendo a Lei dati di performance trasparenti e basati sul mondo reale.

Benchmark di inferenza LLM

Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni dell’RTX 3090 e dell’RTX Pro 5000 Blackwell 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.

Benchmark su Generazione di Immagini

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 Pro 5000 Blackwell gestiscono i Suoi carichi di lavoro di immagini.

Benchmark su Vision AI

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 Vision-Language 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 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 schede RTX 3090 e RTX Pro 5000 Blackwell 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.

Prestazioni del sistema

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.

Punteggio TAIFlops

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 si confrontano RTX 3090 e RTX Pro 5000 Blackwell per le prestazioni complessive nei workload 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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