Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX 4080 Super Pro, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 1 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 5%), podczas gdy RTX 4080 Super Pro wygrywa w 18 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, przetwarzających wiele jednoczesnych żądań, RTX A4000 jest o 70% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s (o 70% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testu przepustowości, co sprawia, że RTX 4080 Super Pro jest lepiej dopasowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem naraz, RTX A4000 jest o 42% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 4 pomiarów). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX A4000 generuje 47 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 82 tokeny/s (o 43% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4080 Super Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 55% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 10 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX A4000 generuje obraz w 107 s/obraz, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 24 s/obraz (78% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4080 Super Pro lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia o 64% mniejszą przepustowość niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 175 obrazów/min (o 76% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX A4000 i RTX 4080 Super Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania w ramach Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytan 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 A4000 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane rzeczywiste z życia codziennego. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz wnioskowanie wzrokowe przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX A4000 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z pracami AI 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) 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 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro Przeglądaj wszystkie benchmarki