Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX 4090, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 3 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 16%), podczas gdy RTX 4090 odnosi zwycięstwo w 16 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, które wykonują wiele równoczesnych żądań, RTX A4000 jest o 77% wolniejszy niż RTX 4090 (średnio z 1 punktu odniesienia). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokeny/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 706 tokenów/s (o 77% szybciej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów o wysokiej przepustowości, co sprawia, że RTX 4090 jest lepiej dostosowany do obciążeń API produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 56% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 4 pomiarów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 173 tokeny/s (o 56% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 46% wolniejszy niż RTX 4090 (średnio z 10 punktów odniesienia). Podczas testowania sd1.5, RTX A4000 kończy się w 1,8 s/zdjęcie, podczas gdy RTX 4090 osiąga 0,85 s/zdjęcie (o 52% wolniej). RTX A4000 nie wygrał żadnego z 10 testów generowania obrazu, co sprawia, że RTX 4090 jest lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 żądań równoległych) RTX A4000 dostarcza o 74% niższą przepustowość niż RTX 4090 (średnio z 2 punktów odniesienia). Podczas testowania llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazy/min, podczas gdy RTX 4090 osiąga 217 obrazów/min (o 81% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co sprawia, że RTX 4090 jest lepszym wyborem dla obciążeń AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX A4000 i RTX 4090 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 dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak karty RTX A4000 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów 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 badane w ramach benchmarków generowania obrazów. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego obrazu na podstawie podpowiedzi pozwala zrozumieć, jak karty RTX A4000 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 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 w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX A4000 i RTX 4090 z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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 4090 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą 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 4090 Pokaż wszystkie benchmarki