RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super Pro%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 - 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%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 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 (High-Throughput) i Ollama (Single-User). Badamy oba frameworki. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super przy obsłudze 16–64 jednoczesnych żądań – doskonałe rozwiązanie dla produkcyjnych botów czatowych, systemów wieloagencyjnej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Natomiast benchmarki Ollama mierzą szybkość odpowiedzi na pojedynczy zapytanie w przypadku asystentów AI przeznaczonych do użytku indywidualnego oraz lokalnego rozwoju. W testach wykorzystano modele takie jak Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także wiele innych.

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

Testy wizualne oceniają 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 rozumowanie 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 z obciążeniami wizualnej sztucznej inteligencji w skali przemysłowej – kluczowe dla modyfikacji treści, przetwarzania dokumentów i 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 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 pod względem ogólnej wydajności dla zadań AI modele RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super Pro". 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