Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 3090 a RTX 4080 Super Pro, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy wykazują, że RTX 3090 wygrał w 14 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 54%), podczas gdy RTX 4080 Super Pro odniósł zwycięstwo w 12 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, zarówno RTX 3090, jak i RTX 4080 Super Pro działają niemal identycznie w 2 testach benchmarkowych vLLM. Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s w porównaniu do 549 tokenów/s RTX 4080 Super Pro (6% szybciej). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno RTX 3090, jak i RTX 4080 Super Pro zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach benchmarkowych Ollama. Uruchamiając qwen3-coder:30b, RTX 3090 generuje 133 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 158 tokenów/s (16% wolniej). RTX 3090 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 27% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (średnia z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 3090 generuje obraz w 88 s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 24 s/obraz (73% wolniej). RTX 3090 wygrywa 4 z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4080 Super Pro lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 20% niższą przepustowość niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX 3090 przetwarza 751 stron/min, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 991 stron/min (o 24% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4080 Super Pro lepszym wyborem do obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów z GPU typu RTX 3090 i RTX 4080 Super Pro w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących realne obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX 4080 Super Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy z użyciem Ollama mierzą prędkość pojedynczych zapytanią w przypadku asystentów AI osobistych i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Flux, SDXL i SD3.5 architektury są objęte benchmarkami generowania obrazów. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 3090 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o 7 mld parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrach) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 i RTX 4080 Super Pro z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik w TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX 3090 i RTX 4080 Super Pro pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIflops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Pokaż wszystkie benchmarki