Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der A100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 bei 3 von 26 Benchmarks (Winquote: 12 %) gewinnt, während die A100 in 23 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 3090 um 32 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s, während die A100 826 Tokens/s erreicht (29 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit einer Anfrage gleichzeitig liefern sowohl die RTX 3090 als auch die A100 nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die RTX 3090 133 Token/s im Vergleich zu 115 Token/s der A100 (15 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 39 % langsamer als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 3090 0,72 Bilder/min, während die A100 4,0 Bilder/min erreicht (82 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hoch-parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 090 47 % geringere Durchsatz als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 3090 147 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (48 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 Visionstests, was die A100 zur besseren Wahl für hoch-parallele Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 3090- und A100-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die echte KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich RTX 3090 und A100 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung 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 RTX 3090 und A100 Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7-Milliarden-Parameter-Vision-Sprache-Modell) 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 Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (334-Millionen-Parameter-OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Anzahl der Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie, wie sich RTX 3090 und A100 im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und 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 einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 3090 und A100 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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