RTX 5090-Direkter Leistungsvergleich mit dem A100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 5090 in 24 von 26 Benchmarks (92 % Siegquote) gewinnt, während der A100 nur bei zwei Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 5090 um 18 % schneller als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu den 826 Tokens/s der A100 (16 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Hochdurchsatztests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 61 % schneller als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 5090 264 Tokens/s im Vergleich zu 154 Tokens/s der A100 (71 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX iebisher 31% schneller als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sdxl erreicht die RTX 5090 31 Bilder/Min. im Vergleich zu 23 Bildern/Min. der A100 (33% schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 29 % höheren Durchsatz als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min im Vergleich zu den 1420 Seiten/min der A100 (39 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 5090 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 so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich RTX 5090 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 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 RTX 5090 und A100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für visuelle Aufgaben) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der OCR-Ansatz TrOCR-base (mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Drucke mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für digitale Archivierung. So lässt sich evaluieren, wie RTX 5090 und A100 skalierbare visuelle KI-Aufgaben meistern – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 5090 und A100 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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