Direkter Leistungsvergleich zwischen der A100 und der RTX 4090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die A100 bei 11 von 26 Benchmarks (42 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4090 in 15 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 23 % schneller als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu den 706 Token/s der RTX 4090 (17 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX 4090 nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die A100 150 Tokens/s, während die RTX 4090 183 Tokens/s erreicht (18 % langsamer). Die A100 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die A100 als auch die RTX 4090 in 12 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sd3.5-large benötigt die A100 15 s/Bild im Vergleich zu 58 s/Bild der RTX 4090 (285 % schneller). Die A100 gewinnt 6 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was zeigt, dass beide GPUs gleichermaßen für die Bildgenerierung geeignet sind.
Für hochkonkurrente Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die A100 einen 14 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min im Vergleich zu 217 Bildern/min der RTX 4090 (30 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 2 Visionstests, was zeigt, dass beide GPUs produktionsreife Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 4090 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich A100 und RTX 4090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für produktive Chatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 4090 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 4090 im Umgang mit produktionsrelevanten 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX 4090 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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