A100-Leistungsvergleich mit der RTX 4090 Pro: Direkter Vergleich über 26 standardisierte KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die A100 bei 13 von 26 Benchmarks gewinnt (Gewinnquote von 50 %), während die RTX 4090 Pro ebenfalls 13 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme mit mehreren gleichzeitigen Anfragen schneiden sowohl das A100 als auch das RTX 4090 Pro bei zwei vLLM-Benchmarks nahezu identisch ab. Beim Modell Qwen/Qwen3-4B erreicht das A100 eine Leistung von 1782 Tokens/s im Vergleich zu 1731 Tokens/s des RTX 4090 Pro (3 % schneller). Das A100 gewinnt beide Hochdurchsatztests (2 von 2), was es zur stärkeren Wahl für produktive Chatbots sowie Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX 4090 Pro nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die A100 124 Token/s im Vergleich zu den 108 Token/s der RTX 4090 Pro (15 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 Pro 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 Pro bei 12 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sd3.5-medium erreicht die A100 8,9 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 9,7 Bilder/min erreicht (8 % langsamer). Die A100 gewinnt 6 von 12 Bildgenerierungstests, was zeigt, dass beide GPUs gleichermaßen für die Bildgenerierung geeignet sind.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefern sowohl die A100 als auch die RTX 4090 Pro über 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/Min. im Vergleich zu 266 Bildern/Min. der RTX 4090 Pro (6 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 2 Vision-Tests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich A100 und RTX 4090 Pro bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, 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 durch 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 Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) mit echtem Testmaterial. Der LLaVA 1.5 7B (Vision-Language-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft so Szenenerkennung sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 – angegeben in Bildern pro Minute. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten von Shakespeares „Hamlet“ – eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt die Leistung in Seiten pro Minute, was für die digitale Dokumentenerfassung maßgeblich ist. Damit wird deutlich, wie A100 und RTX 4090 Pro skalierbare visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenbearbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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 einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX 4090 Pro 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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