Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX Pro 6000 Blackwell Über 26 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 1 von 26 Benchmarks gewinnt (4% Gewinnrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 25 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, ist die RTX 3090 76 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 1531 Tokens/s erreicht (76 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 35 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 3090 96 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 155 Token/s erreicht (38 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 8 Single-User-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 um 78 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium benötigt die RTX 3090 38 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 3,5 s/Bild erreicht (91 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX ischerung 69% geringere Durchsatz als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2554 Seiten/min erreicht (71% langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 Visionstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit für Einzelanfragen für persönliche KI-Assistenten und die lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Dies ist entscheidend für die generative KI, das Prototyping und die kreativen Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelaufforderungsgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX 6000 Blackwell Ihre Bildbearbeitung 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 Pro 6000 Blackwell Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 (Trooper AI FLOPS) Score in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort, wie RTX 3090 und RTX Pro 6000 Blackwell insgesamt für 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.
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