Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 3090 i RTX A4000 w oparciu o 19 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa wszystkie 19 z 19 testów, podczas gdy RTX A4000 nie odnosi żadnych zwycięstw. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 3090 jest o 257% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (257% szybszy). RTX 3090 wygrywa 1 z 1 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem naraz, RTX 3090 jest o 87% szybszy niż RTX A4000 (średnia z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 3090 generuje 145 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s RTX A4000 (91% szybszy). RTX 3090 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 44% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 3090 wykonuje zadanie w 5,4 s/obraz, podczas gdy RTX A4000 w 7,9 s/obraz (47% szybciej). RTX 3090 wygrywa 10 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia przepustowość wyższą o 154% w porównaniu do RTX A4000 (średnia z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (250% szybciej). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z RTX 3090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki benchmarków automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 3090 i RTX A4000 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX 3090 i RTX A4000 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi zapytaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multi-agent i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą prędkość pojedynczego zapytania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania sztuki przy użyciu AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 3090 i RTX A4000 radzą sobie z obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę do digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX 3090 i RTX A4000 radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją - kluczowymi dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast mówi, jak RTX 3090 i RTX A4000 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z RTX 3090 Zamów serwer GPU z RTX A4000 Zobacz wszystkie testy porównawcze