Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 3090 a RTX 4090 Pro, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 4 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 15%), podczas gdy RTX 4090 Pro wygrywa w 22 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 3090 jest o 55% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 3090 osiąga 365 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s (o 55% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 3090 jest o 15% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 3090 generuje 144 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 175 tokenów/s (o 18% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 66% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 12 testów). Testując sd3.5-medium, RTX 3090 generuje obraz w 38 sekund, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 6,2 sekundy (wolniejszy o 84%). RTX 3090 wygrywa 2 z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia przepustowość o 47% niższą niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując trocr-base, RTX 3090 przetwarza 751 stron/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 1468 stron/min (o 49% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy wydajności automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 3090 i RTX 4090 Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX 4090 Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. 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 4090 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie scen oraz logiczne rozumowanie wizualne przy rozmiarze partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrów) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii 16, mierząc wydajność jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 i RTX 4090 Pro z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i 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 4090 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 4090 Pro Pokaż wszystkie benchmarki