Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4080 Super Pro und RTX A4000 über 19 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4080 Super Pro 18 von 19 Benchmarks (95% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX A4000 1 Test 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 ausführen, ist die RTX 4080 Super Pro 237 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s im Vergleich zu RTX A4000s 163 Tokens/s (237 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 1 Durchsatztests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4080 Super Pro 73 % schneller als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Token/s im Vergleich zu den 47 Token/s der RTX A4000 (74 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 4 von 4 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4080 Super Pro 121 % schneller als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild im Vergleich zu 107 s/Bild der RTX A4000 (353 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Bildverarbeitungs-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4080 Super Pro eine um 213 % höhere Leistung als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min im Vergleich zu 42 Bildern/min der RTX A4000 (318 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 2 von 2 Bildverarbeitungstests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 080 Super Pro und RTX A4000 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die echte 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 A4000 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 lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören 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 4080 Super Pro und RTX A4000 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 A4000 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4080 Super Pro und RTX A4000 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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