Porównanie wydajności pomiędzy RTX 3090 a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 1 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 4%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 25 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 obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 3090 jest o 76% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 3090 osiąga 365 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 1531 tokenów/s (76% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepiej przystosowany do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem naraz, RTX 3090 jest o 35% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 3090 generuje 96 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 155 tokenów/s (38% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 090 jest o 78% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX 090 generuje obraz w 38 s/obraz, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 3,5 s/obraz (91% wolniej). RTX 090 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 69% niższą przepustowość niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX 3090 przetwarza 751 stron/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2554 strony/min (71% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej AI 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 RTX 3090 i RTX Pro 6000 Blackwell z naszej floty. W odróżnieniu od syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX Pro 6000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem 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 Pro 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
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 golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 i RTX Pro 6000 Blackwell z pracami wizualnej 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) 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 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki