Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro sur 26 références AI standardisées collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 3090 remporte 14 des 26 références (taux de victoire de 54 %), tandis que la RTX 4080 Super Pro remporte 12 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro offrent des performances presque identiques sur 2 benchmarks vLLM. Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX 3090 atteint 583 tokens/s contre 549 tokens/s pour le RTX 4080 Super Pro (6% plus rapide). Le RTX 3090 remporte 2 tests de débit élevé sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, le RTX 3090 génère 133 tokens/s tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 158 tokens/s (16% plus lent). Le RTX 3090 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 3090 est 27 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 3090 termine en 88 s/image tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 24 s/image (73 % plus lente). La RTX 3090 remporte 4 des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 20 % à celui de la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 3090 traite 751 pages/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 991 pages/min (24 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro dans notre parc. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent les performances des RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de réponse pour une seule requête pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro gèrent vos charges de travail d'image.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment les RTX 3090 et RTX 4080 Super Pro gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle - essentiel pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée d'images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des tests de référence de l'IA en un seul nombre. En utilisant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment le RTX 3090 et le RTX 4080 Super Pro se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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