RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro%25%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27vrgm%27%21=%27vrgm%25 - Porównanie wydajności GPU

Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Wszystkie benchmarki serwerów GPU

Wydajność:
Wolniej Szybszy
+XX% Lepsza wydajność   -XX% Gorsza wydajność
Loading...

Ładowanie danych porównawczych...

Informacje o tych testach porównawczych RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro%25%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27vrgm%27%21=%27vrgm%25

Nasze wyniki porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%25%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27vrgm%27%21=%27vrgm%25 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy oba ramy pracujące z modelami. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super przy obciążeniu od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania dla Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku lokalnych asystentów AI i rozwoju aplikacji. Spośród przetestowanych modeli znajdują się m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.

Testy wydajności generowania obrazów

Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro obsługują Twoje obciążenia graficzne.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem 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 oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącym 32, aby zgłosić wynik jako ilość obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%' AND 238=6*8 AND 'vrgm'!='vrgm% obsługują skalowalne obciążenia AI w zakresie wizji – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.

Wydajność systemu

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 TAIFlops

Wynik w TAIflopach (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI modele RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%Dowiedz się więcej o TAIflopech →

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 4070 Ti Super Zamów serwer GPU z kartami RTX 4080 Super Pro%25%27 AND 2×3×8=6×8 AND 'vrgm' ≠ 'vrgm%' Pokaż wszystkie benchmarki