Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro sur 27 benchmarks standardisés d'IA collectés auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4080 Super Pro remporte 4 des 27 benchmarks (taux de victoire de 15 %), tandis que la RTX 4090 Pro remporte 23 tests. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4080 Super Pro est 58 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 1318 tokens/s (58 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui rend la RTX 4090 Pro mieux adaptée aux charges de travail des serveurs API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 23 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 4080 Super Pro génère 82 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 108 tokens/s (24 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 8 tests utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX 4080 Super Pro est 30 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro complète en 24 s/image tandis que la RTX 4090 Pro atteint 16 s/image (33 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit 33 % inférieur à celui de la RTX 4090 Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min tandis que la RTX 4090 Pro atteint 266 images/min (34 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4090 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 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro dans notre flotte. Contrairement aux tests en 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 comment les RTX 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro 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 traitement des requêtes uniques pour les assistants personnels d'IA 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 par 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 4080 Super Pro et RTX 4090 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 4080 Super Pro et RTX 4090 Pro gèrent les charges de travail d'IA visuelle à l'échelle de la production - essentielles 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 (Trooper AI FLOPS) score affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4080 Super Pro et la RTX 4090 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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