RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27W0Qq%27=%27W0Qq - Porównanie wydajności GPU

O tych wynikach testów porównujących RTX 4070 Ti Super z RTX 4080 Super Pro%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27W0Qq%27=%27W0Qq

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27W0Qq%27=%27W0Qq z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) są poddawane testom. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro'%20AND%20238=6*8%20AND%20%27W0Qq%27=%27W0Qq przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość odpowiedzi na pojedyncze zapytania w przypadku asystentów AI osobistych i lokalnego rozwoju oprogramowania. 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. 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 fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłaszać obrazki 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 liczbę skanowanych stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27W0Qq%27=%27W0Qq z obciążeniami AI w zakresie obrazów – kluczowe dla moderowania 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 TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopsów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań AI modele RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro. Dowiedz się więcej o TAIflopsach →

Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.