Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX 5090, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 2 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 11%), podczas gdy RTX 5090 wygrywa w 17 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów do wynajmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX A4000 jest o 83% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s (o 83% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co czyni RTX 5090 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 69% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 264 tokeny/s (o 71% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 76% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX A4000 generuje obraz w 107 s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 12 s/obraz (89% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla zadań wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 82% niższą niż RTX 5090 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 336 obrazów/min (o 88% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla zadań wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 i RTX 5090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją, zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty RTX A4000 i RTX 5090 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX A4000 i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (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) procesuje 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 5090 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 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 5090 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 5090 Pokaż wszystkie benchmarki