RTX 4070 Ti Super kontra RTX 5090%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27HuQc%27=%27HuQc - Porównanie testów wydajności GPU

Informacje o tych testach porównawczych RTX 4070 Ti Super vs RTX 5090%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27HuQc%27=%27HuQc

Nasze wyniki pomiarowe są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 070 Ti Super i RTX 5090%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27HuQc%27=%27HuQc w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych, obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, dane dotyczące wydajności w realnym świecie.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetokowy) oraz ramy robocze Ollama (Jednouserowe). Testujemy je w benchmarkach. Wyniki dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 5090 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Natomiast benchmarki Ollama mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 5090 obsługują Twoje obciążenia graficzne.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukowanie wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącym 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 radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX 5090 (%27%20AND%20238=6*8%20AND%20%27HuQc%27=%27HuQc) z pracami AI w skali produkcyjnej – 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik pokazuje od razu, jak porównują się pod względem obciążeń AI modele RTX 4070 Ti Super i RTX 5090.AND&238=6*8&'HuQc='HuQc. 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.