Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4080 Super Pro a RTX 3090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4080 Super Pro wygrywa w 12 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 46%), podczas gdy RTX 3090 odnosi zwycięstwo w 14 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, zarówno RTX 4080 Super Pro, jak i RTX 3090, osiągają niemal identyczne wyniki w 2 testach vLLM. Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokeny/s (o 6% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 3090 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno RTX 4080 Super Pro, jak i RTX 3090 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 4080 Super Pro generuje 82 tokeny/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 96 tokenów/s (o 15% wolniej). RTX 4080 Super Pro wygrywa 1 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4080 Super Pro jest o 37% szybszy od RTX 3090 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 4080 Super Pro generuje obraz w 24 s/obraz, podczas gdy RTX 3090 potrzebuje 88 s/obraz (270% szybciej). RTX 4080 Super Pro wygrywa 8 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4080 Super Pro zapewnia o 26% wyższą przepustowość niż RTX 3090 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując trocr-base, RTX 4080 Super Pro przetwarza 991 stron/min w porównaniu do 751 stron/min w RTX 3090 (32% szybciej). RTX 4080 Super Pro wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i RTX 3090 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.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak RTX 4080 Super Pro i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4080 Super Pro i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o 7 mld parametrów) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrach) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4080 Super Pro i RTX 3090 z pracami AI w skali przemysłowej – kluczowe dla modyfikacji treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.
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 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 RTX 4080 Super Pro i RTX 3090 pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI. 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 4080 Super Pro Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki