Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 5090 a RTX A4000, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa w 17 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 89%), podczas gdy RTX A4000 wygrywa tylko w dwóch testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów najmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 485% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (485% szybszy). RTX 5090 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 5090 jest o 225% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 4 benchmarków). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 5090 generuje 264 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s dla RTX A4000 (247% szybciej). RTX 5090 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest 312% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX 5090 generuje obraz w 12 s w porównaniu do 107 s w przypadku RTX A4000 (832% szybszy). RTX 5090 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 5090 zapewnia przepustowość o 509% wyższą niż RTX A4000 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 5090 przetwarza 336 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (szybciej o 701%). RTX 5090 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 5090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 5090 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.
Testujemy oba ramy pracujące w trybie vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouserowe). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 5090 i RTX A4000 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość obróbki pojedynczych żądań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Flux, SDXL i SD3.5 architektury są kluczowe dla generowania obrazów w benchmarkach. Jest to krytyczne dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 5090 i RTX A4000 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując rzeczywiste dane testowe. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wynik jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 5090 i RTX A4000 z pracą w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – 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 5090 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 z GPU RTX 5090 Zamów serwer z GPU RTX A4000 Przeglądaj wszystkie benchmarki