Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX A4000 e il RTX 4090 Pro su 19 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX A4000 vince 1 su 19 benchmark (tasso di vittoria del 5%), mentre il RTX 4090 Pro vince 18 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 A4000 è il 91% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX A4000 raggiunge 163 tokens/s mentre l’RTX 4090 Pro ne raggiunge 1731 tokens/s (91% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 1 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 A4000 è il 55% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 4 benchmarks). Eseguendo llama3.1:8b, l’RTX A4000 genera 76 tokens/s mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 172 tokens/s (56% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 4 test singoli utente, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i workload di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX A4000 è il 67% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 10 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX A4000 completa a 107 s/immagine mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 16 s/immagine (85% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 10 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per i workload di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX A4000 offre una throughput del 76% inferiore rispetto all’RTX 4090 Pro (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX A4000 elabora 42 immagini/min mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 266 immagini/min (84% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 2 test visione, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX A4000 e RTX 4090 Pro nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server 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 (Ad Alta Capacità di Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX A4000 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 d'arte con l'AI, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione da singolo prompt per comprendere come gli RTX A4000 e RTX 4090 Pro gestiscono i Suoi carichi di lavoro di elaborazione delle 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 le schede RTX A4000 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 immediatamente come si confrontano l’RTX A4000 e l’RTX 4090 Pro nel complesso per le AI workloads. 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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