Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4090 e il RTX 4090 Pro su 27 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine in produzione. I test mostrano che il RTX 4090 vince 13 dei 27 benchmark (tasso di vittoria del 48%), mentre il RTX 4090 Pro vince 14 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 4090 risulta il 60% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 3 benchmark). Per il modello nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, l’RTX 4090 raggiunge 645 token/s, mentre l’RTX 4090 Pro ne produce 1608 (60% più veloce). L’RTX 4090 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, sia l’RTX 4090 che l’RTX 4090 Pro offrono tempi di risposta quasi identici su 8 benchmark di Ollama. Eseguendo gpt-oss:20b, l’RTX 4090 genera 183 tokens/s rispetto ai 175 tokens/s dell’RTX 4090 Pro (4% più veloce). L’RTX 4090 vince 7 su 8 test per utente singolo, rendendolo ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4090 è il 36% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-medium, l’RTX 4090 completa a 28 s/immagine mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 6.2 s/immagine (78% più lento). L’RTX 4090 vince 4 su 12 test di generazione 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), sia l’RTX 4090 che l’RTX 4090 Pro offrono una throughput quasi identica su 2 benchmark. Testando llava-1.5-7b, l’RTX 4090 elabora 217 immagini/min mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 266 immagini/min (19% più lento). L’RTX 4090 non vince nessuno dei 2 test visivi, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alto throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 4090 e RTX 4090 Pro 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 (Ad Alta Capacità di Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 4090 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 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 di arte AI, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con un singolo prompt per comprendere come gli RTX 4090 e RTX 4090 Pro gestiscono i Suoi carichi di lavoro di 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 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. Valuti come RTX 4090 e RTX 4090 Pro gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l’elaborazione documentale 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 4090 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.
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