RTX Pro 5000 Blackwell vs RTX 3090 – porównanie wydajności bezpośrednio na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrał w 25 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 96%), podczas gdy RTX 3090 odniósł zwycięstwo w jednym teście. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 5000 Blackwell jest o 377% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 2 benchmarków). Dla modeli Qwen/Qwen3-4B osiąga on wynik 2343 tokens/s w porównaniu do 583 tokens/s dla RTX 3090 (szybciej o 302%). W dwóch przeprowadzonych testach wysokoprzepustowościowy wygrywa wszystkie (2/2), czyniąc go lepszym wyborem dla produktowych botów czatu i przetwarzania partii danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell działa 36% szybciej od RTX 3090 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas testów z modelem llama3.1:8b, karta generuje 205 tokenów/s wobec 145 tokenów/s w wersji RTX 3090 (czyli o 41% szybciej). W wszystkich 8 testach dla pojedynczego użytkownika zwyciężył RTX Pro 5000 Blackwell, co sprawia, że jest on optymalny dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, karta RTX Pro 5000 Blackwell działa o 307% szybciej niż RTX 3090 ( mediana z 12 benchmarków ). Podczas testów z modelem sd3.5-medium proces generowania jednego obrazu trwał u niej 5,5 sekundy, podczas gdy u konkurencyjnej karty RTX 3090 zajmowało to 38 sekund (o 591% dłużej). Karta wygrała wszystkie 12 testów generacji obrazów, stając się najlepszym wyborem dla tworzenia AI-artu i generowania grafiki.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądania równoczesne), RTX Pro 5000 Blackwell zapewnia o 97% większą przepustowość niż RTX 3090 (mediana z dwóch testów). Testując trocr-base, procesuje on 1505 stron/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 751 stron/min (o 100% szybciej). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa 2 na 2 teście wizji, stając się preferowanym GPU dla skalowalnej produkcji dokumentów i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 3090 wchodzących w skład naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne informacje na temat wydajności.
Testujemy oba ramy vLLM (Wysokoprzepustowy) oraz Ollama (Jednouser). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 3090 przy obsłudze 16–64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają 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 parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny i logiczne interpretowanie obrazu przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell oraz RTX 3090 w obsłudze skalowalnych prac AI w zakresie wizji – kluczowych 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 Pro 5000 Blackwell i RTX 3090 pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 RTX Pro 5000 BlackwellZamów serwer GPU z RTX 3090Przeglądaj wszystkie benchmarki