Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX A4000 i RTX 3090 w oparciu o 19 standaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 nie wygrał żadnego z 19 testów, podczas gdy RTX 3090 wygrał wszystkie 19 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane o wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych działających z wieloma współbieżnymi żądaniami, RTX A4000 jest o 72% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s (72% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co sprawia, że RTX 3090 jest lepiej dopasowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 47% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 145 tokenów/s (o 48% wolniejszy). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 31% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 10 benchmarków). Testując sdxl, RTX A4000 generuje obraz w 7,9 s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 5,4 s/obraz (32% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia o 54% niższą przepustowość w porównaniu do RTX 3090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 71% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX A4000 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX A4000 i RTX 3090 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 o wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) ramki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX A4000 i RTX 3090 radzą sobie z 16-64 współbieżnymi żądaniami - idealne dla chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą prędkość pojedynczego żądania 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. To kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak RTX A4000 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
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 dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX A4000 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją na dużą skalę – 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 rzędzie łączy w sobie wszystkie wyniki testów porównawczych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAFlops), wynik ten natychmiast informuje, jak RTX A4000 i RTX 3090 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 A4000 Zamów serwer GPU z RTX 3090 Zobacz wszystkie testy porównawcze