Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 3090 a RTX 5090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 3 spośród 26 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 12%), podczas gdy RTX 5090 odnosi zwycięstwo w 23 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele jednoczesnych żądań, RTX 3090 jest o 42% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s (o 39% wolniejszy). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 5090 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 3090 jest o 43% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 3090 generuje 96 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 175 tokenów/s (o 45% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 53% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX 3090 generuje obraz w 88 s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 12 s/obraz (o 87% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia przepustowość niższą o 59% w porównaniu do RTX 5090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując trocr-base, RTX 3090 przetwarza 751 stron/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 1976 stron/min (62% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 3090 i RTX 5090 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak RTX 3090 i RTX 5090 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 5090 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 rzeczywiste dane testowe. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz wnioskowanie wzrokowe przy wielkości partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 i RTX 5090 z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowych 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik pokazuje od razu, jak porównują się RTX 3090 i RTX 5090 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 5090 Pokaż wszystkie benchmarki