Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4080 Super Pro e il RTX 4090 su 27 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine produttivo. I test mostrano che il RTX 4080 Super Pro vince 8 su 27 benchmark (tasso di vittoria del 30%), mentre il RTX 4090 vince 19 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono automaticamente raccolti 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, la scheda RTX 4080 Super Pro risulta essere il 22% più lenta rispetto alla RTX 4090 (mediana su 3 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4080 Super Pro raggiunge 330 token/s mentre la RTX 4090 ne raggiunge 424 (22% più veloce). La RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo la RTX 4090 più adatta per i carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 4080 Super Pro è il 24% più lento dell’RTX 4090 (mediana su 8 benchmark). Eseguendo deepseek-r1:32b, l’RTX 4080 Super Pro genera 34 tokens/s mentre l’RTX 4090 raggiunge 45 tokens/s (25% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo l’RTX 4090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4080 Super Pro è il 15% più lento dell’RTX 4090 (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 4080 Super Pro completa a 24 s/immagine contro i 58 s/immagine dell’RTX 4090 (147% più veloce). L’RTX 4080 Super Pro vince 4 su 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 4080 Super Pro offre una throughput del 25% inferiore rispetto all’RTX 4090 (mediana su 2 benchmark). Testando trocr-base, l’RTX 4080 Super Pro elabora 991 pagine/min mentre l’RTX 4090 raggiunge 1451 pagine/min (32% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 2 test 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 benchmarks vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro di 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 4080 Super Pro 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 delle richieste singole per assistenti AI personali e sviluppo locale. Tra i modelli testati figurano 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 le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola richiesta per comprendere come RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 gestiscono i Suoi carichi di lavoro relativi alle immagini.
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 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 RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 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 si confrontano l’RTX 4080 Super Pro e l’RTX 4090 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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