RTX 4080 Super Pro kontra RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C%27%5C - Porównanie Wyników Testów GPU

Informacje o tych testach porównawczych RTX 4080 Super Pro vs RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C%27%5C

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C%27%5C z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych przetwarzających rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

Testujemy oba frameworki: vLLM (Wysoka Przetwarzalność) oraz Ollama (Jeden Użytkownik). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i RTX 5090 podczas obsługi 16–64 jednoczesnych żądań – idealne rozwiązanie dla produkcji chatbotów, wieloagencyjnych systemów AI oraz serwerów API. Natomiast benchmarki Ollama oceniają szybkość odpowiedzi na pojedyncze zapytania w kontekście asystentów AI przeznaczonych dla użytkowników indywidualnych oraz lokalnej rozbudowy. W testach uwzględniono modele takie jak: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także wiele innych.

Testy wydajności generowania obrazów

Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz zastosowań kreatywnych. Skup się na prędkości generacji pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4080 Super Pro i RTX 5090 obsługują Twoje obciążenia graficzne.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem 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 labradorem, 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) przetwarza 2750 stron skanowanych Hamleta Williama Szekspira ze starych 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 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C%27%5C z obciążeniami wizualnej sztucznej inteligencji w skali przemysłowej – 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 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 pod względem ogólnej wydajności dla zadań AI modele RTX 4080 Super Pro i RTX 5090%5C%25A7%C2%A2%2527. 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.