Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4080 Super Pro a RTX 4090 Pro, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że model RTX 4080 Super Pro wygrywa w 4 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 15%), podczas gdy RTX 4090 Pro wygrywa w 23 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele równoczesnych żądań, RTX 4080 Super Pro jest o 58% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (median z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 1318 tokenów/s (o 58% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa w żadnym z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro lepiej dopasowanym do obciążenia produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 4080 Super Pro jest o 23% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 4080 Super Pro generuje 82 tokeny/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 108 tokenów/s (o 24% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla Stable Diffusion, SDXL i obciążeń Flux, RTX 4080 Super Pro jest o 30% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 4080 Super Pro przetwarza 24 s/obraz, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 16 s/obraz (o 33% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń związanych z wizją o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4080 Super Pro zapewnia przepustowość o 33% niższą niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 4080 Super Pro przetwarza 175 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 266 obrazów/min (o 34% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do obciążeń AI wizyjnego o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i RTX 4090 Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI, zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Testujemy oba ramy pracujące z vLLM (Wysokoprzetworniczy) oraz Ollama (Jednouserowy). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i RTX 4090 Pro przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. Spośród modeli przetestowano 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 4090 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu 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 retriverem labrador, 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) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4080 Super Pro i RTX 4090 Pro z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i 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 RTX 4080 Super Pro i RTX 4090 Pro porównują się 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 4090 Pro Pokaż wszystkie benchmarki