Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX A4000 e il RTX 5090 su 19 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine in produzione. I test mostrano che il RTX A4000 vince 2 su 19 benchmark (tasso di vittoria dell’11%), mentre il RTX 5090 vince 17 prove. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente da server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server di produzione di API e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, l’RTX A4000 è l’83% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX A4000 raggiunge 163 tokens/s mentre l’RTX 5090 ne raggiunge 954 (83% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 1 test ad alta capacità di elaborazione, rendendo l’RTX 5090 più adatto ai carichi di lavoro di produzione per API.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX A4000 è il 69% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 4 benchmarks). Eseguendo llama3.1:8b, l’RTX A4000 genera 76 tokens/s mentre l’RTX 5090 raggiunge 264 tokens/s (71% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 4 test singoli utente, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX A4000 è il 76% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 10 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX A4000 completa a 107 s/immagine mentre l’RTX 5090 raggiunge 12 s/immagine (89% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 10 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per workload di visione ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX A4000 offre una throughput inferiore dell’82% rispetto all’RTX 5090 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX A4000 elabora 42 immagini/min mentre l’RTX 5090 raggiunge 336 immagini/min (88% più lento). L’RTX A4000 non vince nessuno dei 2 test di visione, rendendo così l’RTX 5090 la scelta migliore per workload di vision AI ad alto throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da servers dotati di GPU di tipo RTX A4000 e RTX 5090 nella nostra fleet. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da servers 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 A4000 e RTX 5090 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 le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione da singolo prompt per comprendere come gli RTX A4000 e RTX 5090 gestiscono i carichi di lavoro delle sue immagini.
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 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 RTX A4000 e RTX 5090 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 A4000 e l’RTX 5090 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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