Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 und der A100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 in 15 von 26 Benchmarks (58 % Siegquote) gewinnt, während die A100 elf Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die RTX 4090 um 19 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 706 Token/s, während die A100 826 Token/s erreicht (14 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 um 11 % schneller als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Token/s gegenüber 150 Token/s der A100 (22 % schneller). Die RTX 4090 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 als auch die A100 über 12 Benchmarks hinweg nahezu identische Leistungen. Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 58 s/Bild, während die A100 15 s/Bild erreicht (74 % langsamer). Die RTX 4090 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) liefern sowohl die RTX 4090 als auch die A100 bei 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (23 % langsamer). Die RTX 4090 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 vom Typ RTX 4090 und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich RTX 4090 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 bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 und A100 Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige 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 RTX-4090- und A100-Systeme 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 einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 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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