Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4080 Super Pro 12 von 26 Benchmarks (46% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 3090 14 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 4080 Super Pro als auch die RTX 3090 in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Leistungen. Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s, während die RTX 3090 583 Tokens/s erreicht (6 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 3090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4080 Super Pro als auch die RTX 3090 bei 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Tokens/s, während die RTX 3090 96 Tokens/s erreicht (15 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4080 Super Pro um 37 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild im Vergleich zu 88 s/Bild der RTX 3090 (270 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 8 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4080 Super Pro einen 26 % höheren Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min im Vergleich zu 751 Seiten/min der RTX 3090 (32 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 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 4080 Super Pro und RTX 3090 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-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 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 für die Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 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. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 3090 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.
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