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Our benchmarks are collected automatically from servers having GPUs of type RTX 4090 and RTX Pro 6000 Blackwellw7a9oBCo'%20OR%20684=(SELECT%20684%20FROM%20PG_SLEEP(15)) in our fleet. Unlike synthetic lab tests, these results come from real production servers handling actual AI workloads - giving you transparent, real-world performance data.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) frameworks. vLLM benchmarks show how RTX 4090 and RTX Pro 6000 Blackwellw7a9oBCo'%20OR%20684=(SELECT%20684%20FROM%20PG_SLEEP(15)) perform with 16-64 concurrent requests - perfect for production chatbots, multi-agent AI systems, and API servers. Ollama benchmarks measure single-request speed for personal AI assistants and local development. Models tested include Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. That's critical for AI art generation, design prototyping, and creative applications. Focus on single prompt generation speed to understand how RTX 4090 and RTX Pro 6000 Blackwellw7a9oBCo'%20OR%20684=(SELECT%20684%20FROM%20PG_SLEEP(15)) handle your image workloads.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute for document digitization. See how RTX 4090 and RTX Pro 6000 Blackwellw7a9oBCo'%20OR%20684=(SELECT%20684%20FROM%20PG_SLEEP(15)) handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score shown in the first row combines all AI benchmark results into a single number. Using the RTX 3090 as baseline (100 TAIFlops), this score instantly tells you how RTX 4090 and RTX Pro 6000 Blackwellw7a9oBCo'%20OR%20684=(SELECT%20684%20FROM%20PG_SLEEP(15)) compare overall for AI workloads. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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