Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4090 a RTX 3090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa w 22 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 85%), podczas gdy RTX 3090 wygrywa w 4 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 równoczesnych żądań, RTX 4090 jest o 19% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 osiąga 424 tokenów/s w porównaniu do 365 tokenów/s dla RTX 3090 (16% szybszy). RTX 4090 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 4090 jest o 19% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 generuje 183 tokenów/s w porównaniu do 144 tokenów/s RTX 3090 (27% szybciej). RTX 4090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 jest o 46% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 12 benchmarków). Testując flux-schnell, RTX 4090 generuje obrazy w 13 s/obraz w porównaniu do 19 s/obraz w przypadku RTX 3090 (szybszy o 53%). RTX 4090 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4090 zapewnia o 70% wyższą przepustowość niż RTX 3090 (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX 4090 przetwarza 1451 stron/min w porównaniu do 751 stron/min dla RTX 3090 (93% szybciej). RTX 4090 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 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 i RTX 3090 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 4090 i RTX 3090 radzą sobie z obsługą od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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 4090 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe 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 ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 4090 i RTX 3090 radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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 RTX 4090 i RTX 3090 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 4090 Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki