Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro basierend auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 14 von 26 Benchmarks (54% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro 12 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, zeigen sowohl die RTX 3090 als auch die RTX 4080 Super Pro in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Leistungen. Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s im Vergleich zu den 549 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (6 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 3090 als auch die RTX 4080 Super Pro über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die RTX 3090 133 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 158 Token/s erreicht (16 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 27 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (73 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 20 % geringere Leistung als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min erreicht (24 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 Vision-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision-KI-Workloads macht.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 3090 Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Mit der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 3090 Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 4080 Super Pro Alle Benchmarks anzeigen