Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4080 Super Pro e il RTX 4090 Pro su 27 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4080 Super Pro vince 4 su 27 benchmark (tasso di vittoria del 15%), mentre il RTX 4090 Pro vince 23 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai 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 4080 Super Pro risulta il 68% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 3 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 4080 Super Pro raggiunge 549 token/s mentre l’RTX 4090 Pro ne raggiunge 1731 token/s (68% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo l’RTX 4090 Pro più adatto ai 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 23% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 8 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b-instruct-q8_0, l’RTX 4080 Super Pro genera 82 tokens/s mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 108 tokens/s (24% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per lo sviluppo di AI locali.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4080 Super Pro è il 30% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 4080 Super Pro completa a 24 s/immagine mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 16 s/immagine (33% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), il RTX 4080 Super Pro offre una throughput inferiore del 33% rispetto al RTX 4090 Pro (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, il RTX 4080 Super Pro elabora 175 immagini/min mentre il RTX 4090 Pro raggiunge 266 immagini/min (34% più lento). Il RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 2 test vision, rendendo il RTX 4090 Pro la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
Ordini una macchina con RTX 4080 Super Pro Tutti i benchmark delle macchine GPU Server
Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 Pro presenti 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 GPU RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 Pro 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 con l’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come gli RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 Pro gestiscono i suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
I benchmark visionali 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 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 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 gli RTX 4080 Super Pro e RTX 4090 Pro 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 Pro nel complesso 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.
Ordini una macchina GPU con RTX 4080 Super Pro Ordini una macchina GPU con RTX 4090 Pro Visualizza tutte le benchmark