RTX 3090 vs RTX A4000 – porównanie wydajności w oparciu o 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa we wszystkich 19/19 benchmarkach, podczas gdy RTX A4000 nie odnosi żadnego zwycięstwa. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów najmu, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 3090 jest o 257% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (257% szybszy). RTX 3090 wygrywa 1 z 1 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem naraz, RTX 3090 jest o 87% szybszy niż RTX A4000 (średnia z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 3090 generuje 145 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s RTX A4000 (91% szybszy). RTX 3090 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 44% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 3090 wykonuje zadanie w 5,4 s/obraz, podczas gdy RTX A4000 w 7,9 s/obraz (47% szybciej). RTX 3090 wygrywa 10 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia przepustowość wyższą o 154% w porównaniu do RTX A4000 (średnia z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (250% szybciej). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki benchmarków automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 3090 i RTX A4000 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 (Jednouserowe). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX A4000 przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – 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 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 3090 i RTX A4000 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie 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 w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 3090 i RTX A4000 radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla modyfikacji 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) 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 A4000 pod względem ogólnej wydajności w zadanach 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 A4000 Pokaż wszystkie benchmarki