Direct performance comparison between the RTX 4090 Pro and A100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4090 Pro winning 13 out of 26 benchmarks (50% win rate), while the A100 wins 13 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, both the RTX 4090 Pro and A100 perform nearly identically across 2 vLLM benchmarks. For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4090 Pro reaches 1731 tokens/s while A100 achieves 1782 tokens/s (3% slower). The RTX 4090 Pro wins none out of 2 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
Für persönliche KI-Assistenten und die lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 in 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 Pro 175 Tokens/s gegenüber 150 Tokens/s der A100 (17 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 in 12 Benchmarks nahezu identische Leistungen. Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX 4090 Pro 9,7 Bilder/min im Vergleich zu den 8,9 Bildern/min der A100 (9 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 6 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was zeigt, dass beide GPUs gleichermaßen für die Bildgenerierung geeignet sind.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefern sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 über 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (5 % langsamer). Die RTX 4090 Pro 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 RTX 4090 Pro und A100 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 die RTX 4090 Pro und A100 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 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 RTX 4090 Pro und A100 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 Schlussfolgern 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, wobei die Leistung in Seiten pro Minute für die Digitalisierung gemessen wird. So sehen Sie, wie sich die RTX-4090-Pro- und A100-Karten im produktiven Einsatz bewähren – 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 Pro 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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