RTX 4080 Super Pro kontra RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 - Porównanie wydajności GPU

Informacje o tych testach porównawczych RTX 4080 Super Pro vs RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i RTX 5090 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i RTX 5090A7A2>' przy obciążeniu od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. 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. To kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4080 Super Pro i RTX 5090 obsługują Twoje obciążenia graficzne.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Testy wizyjne oceniają 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 dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 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 4080 Super Pro i RTX 5090%C0%A7%C0%A2%252527%252522%5C'%5C%22 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 TAIflops (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 ogólnej wydajności dla zadań AI modele RTX 4080 Super Pro i RTX 5090%. 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.