Porównanie wydajności GPU: RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro%27

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 porównujących RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro

Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%27 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano 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. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro obsługują obciążenia związane z pracą nad obrazami.

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 fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik 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 wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro% w obsłudze skalowalnych prac AI w zakresie obrazowania – kluczowe dla modyfikacji treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy zdjęć.

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 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 RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%27 radzą sobie ogólnie z obciążeniami związanymi ze sztuczną inteligencją. 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 4070 Ti Super Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro% Pokaż wszystkie benchmarki