RTX 3090 oraz RTX Pro 5000 Blackwell – bezpośrednie porównanie wydajności na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 1 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 4%), podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell odnosi zwycięstwo w 25 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API w produkcji i wieloagentowych systemów AI przetwarzających wiele równoległych zapytanią, kartę RTX 3090 okazuje się być 78% wolniejszą od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 2 benchmarków ). W przypadku modelu Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tok./s, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 2343 tok./s ( 75% wolniej ). W żadnym z dwóch testów wysokiej przepustowości RTX 3090 nie odnosi zwycięstwa, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń produkcyjnych serwera API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju przy jednej żądanej operacji naraz, karta RTX 3090 jest o 26% wolniejsza od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas wykonywania modelu llama3.1:8b, RTX 3090 generuje 145 tokenów/sekundę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 205 tokenów/sekundę (o 29% szybciej). W żadnym z ośmiu testów dla pojedynczych użytkowników karta RTX 3090 nie uzyskała najlepszego wyniku, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem w lokalnym rozwoju AI.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL i Flux, karty RTX 3090 są o 70% wolniejsze niż RTX Pro 5000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując model sd3.5-medium, karta RTX 3090 generuje obraz w czasie 38 s/obraz, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga czas wynoszący 5,5 s/obraz (o 86% szybciej). W żadnym z 12 testów generowania obrazu karta RTX 3090 nie wygrywa, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń związanych ze Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), RTX 3090 zapewnia o 49% niższy przepływ danych niż RTX Pro 5000 Blackwell (wartość mediana z dwóch benchmarków). Podczas testowania modelu trocr-base procesor graficzny RTX 3090 obsługuje 751 stron na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik wynoszący 1505 stron na minutę (o 50% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych karta RTX 3090 nie uzyskała zwycięstwa, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI związanych z wizją i wymagających dużego natężenia pracy.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przezroczyste, oparte na danych świata rzeczywistego informacje dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. Badane modele obejmują m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
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 Pro 5000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny i logiczne interpretowanie obrazu przy wielkości partii (batch size) wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych z typografią epoki przy wielkości partii (batch size) równej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 oraz RTX Pro 5000 Blackwell z pracami wizualnego AI 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 TAIFlopsów (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 Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności w obliczeniach związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Order a GPU Server with RTX 3090 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks