RTX 4070 Ti Super vs RTX 5090LrzYvBjZ%27%20OR%20494=%28SELECT%20494%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 - Porównanie wydajności GPU

Informacje o tych testach porównujących RTX 4070 Ti Super vs RTX 5090LrzYvBjZ%27%20OR%20494=%28SELECT%20494%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX 3070 Ti Super i RTX 5090LrzYvBjZ%27%20OR%20494=%28SELECT%20494%20FROM%20PG_SLEEP%2815%29%29 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, rzeczywiste dane o wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

Testujemy oba frameworki: vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouser). Benchmarki 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. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 generacji sztuki AI, prototypowania projektowego oraz aplikacji kreatywnych. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania (prompt), aby zrozumieć, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX 5090 radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Wyniki benchmarków wizyjnych testują przetwarzanie multimodalne i dokumentowe pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując rzeczywiste dane testowe. 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 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 karty graficzne RTX 4070 Ti Super i RTX 5090 radzą sobie z pracami sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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

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 porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych ze sztuczną inteligencją modele RTX 4070 Ti Super i RTX 5090Dowiedz 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.