Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4090 a RTX A4000, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa w 16 spośród 19 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 84%), podczas gdy RTX A4000 wygrywa w 3 testach. Wszystkie wyniki benchmarku są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 4090 jest o 333% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4090 osiąga 706 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (333% szybciej). RTX 4090 wygrywa 1 z 1 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 4090 jest o 125% szybszy od RTX A4000 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 4090 generuje 173 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s RTX A4000 (127% szybciej). RTX 4090 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 jest o 84% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 benchmarków). Testując sd1.5, RTX 4090 wykonuje zadanie w 0.85 s/obraz, podczas gdy RTX A4000 w 1.8 s/obraz (109% szybciej). RTX 4090 wygrywa 10 z 10 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 311% wyższą przepustowość niż RTX A4000 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 przetwarza 217 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (szybciej o 416%). RTX 4090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 i RTX A4000 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4090 i RTX A4000 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4090 i RTX A4000 radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje fotografię 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) przetwarza 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 radzą sobie karty RTX 4090 i RTX A4000 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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) 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 RTX 4090 i RTX A4000 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 4090 Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Pokaż wszystkie benchmarki