Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et RTX 5090 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 3090 remporte 3 des 26 références (taux de victoire de 12 %), tandis que la RTX 5090 remporte 23 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de 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, la RTX 3090 est 42 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 954 tokens/s (39 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 5090 un choix plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 3090 est 43 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 8 références). En utilisant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 3090 génère 96 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 175 tokens/s (45 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 8 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
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Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16-64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 59 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 3090 traite 751 pages/min tandis que la RTX 5090 atteint 1976 pages/min (62 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 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 5090 de 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 ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 3090 et RTX 5090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique 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 5090 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 5090 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, ce qui est essentiel pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée des 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 benchmarks IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 3090 et la RTX 5090 se comparent globalement pour les charges de travail 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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