RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super ProjJbhXaJO%27%29%20OR%20657=%28SELECT%20657%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 - Porównanie wydajności GPU

Informacje o tych testach porównawczych RTX 4070 Ti Super vs RTX 4080 Super ProjJbhXaJO%27%29%20OR%20657=%28SELECT%20657%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super ProjJbhXaJO%27%29%20OR%20657=%28SELECT%20657%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją, zapewniając transparentne, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

Testujemy oba frameworki: vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Benchmarki vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość obróbki pojedynczych zapytań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. 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 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 radzą sobie z obciążeniem graficznym.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Wyniki benchmarków wizyjnych testują przetwarzanie multimodalne i dokumentowe pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane rzeczywiste z świata biznesu. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne myślenie wizualne 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 ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty graficzne RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super radzą sobie z pracami AI opartymi na skalowalnej analityce obrazowej – kluczowych dla modyfikacji treści, digitalizacji dokumentów oraz automatycznego przetwarzania 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

Wskaźnik TAIFlops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 4080 Super porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeniowej dla zadań związanych ze sztuczną inteligencją. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →

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