Direkter Leistungsvergleich zwischen der A100 und der RTX 3090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die A100 in 23 von 26 Benchmarks (88 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 3090 drei Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 46 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu den 583 Token/s der RTX 3090 (42 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist damit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX 3090 nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die A100 115 Tokens/s, während die RTX 3090 133 Tokens/s erreicht (13 % langsamer). Die A100 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 73 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die A100 4,0 Bilder/min im Vergleich zu 0,72 Bildern/min der RTX 3090 (450 % schneller). Die A100 gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die A100 einen 90 % höheren Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min gegenüber 147 Bildern/min der RTX 3090 (92 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 3090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie A100 und RTX 3090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktions-Chatbots, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 3090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich A100 und RTX 3090 im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder automatisierte Bildanalyse.
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-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX 3090 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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