Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX 3090 na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 nie wygrywa w żadnym z 19 benchmarków, podczas gdy RTX 3090 wygrywa we wszystkich 19 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych działających z wieloma współbieżnymi żądaniami, RTX A4000 jest o 72% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s (72% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co sprawia, że RTX 3090 jest lepiej dopasowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 47% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 145 tokenów/s (o 48% wolniejszy). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 31% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 10 benchmarków). Testując sdxl, RTX A4000 generuje obraz w 7,9 s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 5,4 s/obraz (32% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia o 54% niższą przepustowość w porównaniu do RTX 3090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 71% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX A4000 i RTX 3090 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX A4000 i RTX 3090 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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.
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 A4000 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
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 zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, 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 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 A4000 i RTX 3090 z pracami AI w skali produkcyjnej – 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 porównują się RTX A4000 i RTX 3090 pod względem ogólnych obciążeń 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 A4000 Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki