Porównanie wydajności RTX A4000 vs RTX 4070 Ti Super - Benchmark GPU

Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX 4070 Ti Super, przeprowadzone na podstawie 18 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 10 spośród 18 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 56%), podczas gdy RTX 4070 Ti Super odnosi zwycięstwo w 8 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów najmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.

vLLM High-Throughput Inference: RTX A4000 o 32% wolniejszy

Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, RTX A4000 jest o 32% wolniejszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 242 tokenów/s (o 32% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co czyni RTX 4070 Ti Super lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.

Inference dla pojedynczego użytkownika Ollama: RTX A4000 o 33% wolniejszy

Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem naraz, RTX A4000 jest o 33% wolniejszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 3 pomiarów). Uruchamiając qwen3:8b, RTX A4000 generuje 67 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 100 tokenów/s (o 33% wolniejszy). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 3 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4070 Ti Super lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.

Generowanie obrazów: RTX A4000 o 16% szybszy

W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 16% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX A4000 wykonuje zadanie w 7,9 s/obraz, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 4,4 s/obraz (o 44% wolniej). RTX A4000 wygrywa 6 na 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.

Vision AI: RTX A4000 o 25% niższa wydajność

W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 25% niższą niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując trocr-base, RTX A4000 przetwarza 474 strony/min, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 818 stron/min (o 42% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4070 Ti Super lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.

Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU

Wydajność:
Wolniej Szybszy
+XX% Lepsza wydajność   -XX% Gorsza wydajność
Loading...

Ładowanie danych porównawczych...

O tych wynikach porównawczych RTX A4000 vs RTX 4070 Ti Super

Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 i RTX 4070 Ti Super z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX A4000 i RTX 4070 Ti Super przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX A4000 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o 7 mld parametrów) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy rozmiarze partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrach) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX A4000 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie 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) 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 A4000 i RTX 4070 Ti Super 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 A4000 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Pokaż wszystkie benchmarki