Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4090 Pro e il RTX A4000 su 19 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4090 Pro vince 18 su 19 benchmark (tasso di vittoria del 95%), mentre il RTX A4000 ne vince 1. 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 4090 Pro è 961% più veloce dell’RTX A4000 (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 4090 Pro raggiunge 1731 tokens/s rispetto ai 163 tokens/s dell’RTX A4000 (961% più veloce). L’RTX 4090 Pro vince 1 su 1 test ad alta capacità di elaborazione, rendendolo la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione in batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 4090 Pro è il 122% più veloce dell’RTX A4000 (mediana su 4 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b, l’RTX 4090 Pro genera 172 token/s contro i 76 token/s dell’RTX A4000 (126% più veloce). L’RTX 4090 Pro vince 4 su 4 test single-user, rendendolo ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i workload di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4090 Pro è il 204% più veloce dell’RTX A4000 (media su 10 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 4090 Pro completa a 16 s/image contro i 107 s/image dell’RTX A4000 (579% più veloce). L’RTX 4090 Pro vince 10 su 10 test di generazione 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 4090 Pro offre una throughput del 372% superiore rispetto alla RTX A4000 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, la RTX 4090 Pro elabora 266 immagini/min contro le 42 immagini/min della RTX A4000 (535% più veloce). La RTX 4090 Pro 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 server dotati di GPU di tipo RTX 4090 Pro e RTX A4000 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 basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 4090 Pro 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 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 d’arte con l’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come RTX 4090 Pro e RTX A4000 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di immagine.
Le prove di benchmark sulla 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 RTX 4090 Pro e RTX A4000 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 singolo numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra subito come si confrontano l’RTX 4090 Pro e l’RTX A4000 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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