Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX A4000 und RTX 3090 anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 in keinem der 19 Benchmarks gewinnt, während die RTX 3090 alle 19 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX A4000 72 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Tokens/s, während die RTX 3090 583 Tokens/s erreicht (72 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 1 High-Throughput-Tests, was die RTX 3090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 um 47 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Tokens/s, während die RTX 3090 145 Tokens/s erreicht (48 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keines von 4 Single-User-Tests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux Workloads ist die RTX A4000 31 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sdxl benötigt die RTX A4000 7,9 s/Bild, während die RTX 3090 5,4 s/Bild erreicht (32 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 um 54 % geringere Durchsatzraten als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/min, während die RTX 3090 147 Bilder/min erreicht (71 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für Vision-KI-Workloads mit hohem Durchsatz macht.
GPU-Server mit RTX A4000 bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX A4000 und RTX 3090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX-A4000- und RTX-3090-GPUs bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-KI-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-A4000- und RTX-3090-Karten Ihre Bildlast verarbeiten.
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 Geschwindigkeit für die Digitalisierung als Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich RTX-A4000- und RTX-3090-Karten im produktiven Einsatz bewähren – 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 A4000 und RTX 3090 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.
GPU-Server mit RTX A4000 bestellen GPU-Server mit RTX 3090 bestellen Alle Benchmarks anzeigen