A100- og RTX 3090-præstationer sammenlignet direkte over 26 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testene viser, at A100 vinder i 23 ud af 26 benchmarks (en sejrsprocent på 88%), mens RTX 3090 kun vinder tre test. Alle benchmarkresultater samles automatisk fra aktive lejeservere og leverer reel ydeevnedata.
For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er A100 46% hurtigere end RTX 3090 (median på tværs af 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B opnår A100 826 tokens/s vs RTX 3090's 583 tokens/s (42% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 high-throughput tests, hvilket gør det til det stærkere valg til produktions-chatbots og batch-processing.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen leverer både A100 og RTX 3090 næsten identiske responstider på tværs af 8 Ollama benchmarks. Ved kørsel af qwen3-coder:30b genererer A100 115 tokens/s, mens RTX 3090 opnår 133 tokens/s (13% langsommere). A100 vinder 7 ud af 8 single-user tests, hvilket gør den ideel til personlige kodningsassistenter og prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er A100 73% hurtigere end RTX 3090 (medianen over 12 benchmarks). Ved test af sd3.5-large fuldfører A100 4,0 billeder/min vs RTX 3090's 0,72 billeder/min (450% hurtigere). A100 vinder 12 ud af 12 billedgenereringstests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til AI kunst og billedgenerering.
For høj-konkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer A100 90% højere gennemstrømning end RTX 3090 (median over 2 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler A100 282 billeder/min vs RTX 3090's 147 billeder/min (92% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 vision tests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til dokumentbehandling i produktionsskala og multimodal AI.
Bestil en GPU-server med A100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen A100 og RTX 3090 i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer faktiske AI-workloads - hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance data.
vLLM (Højytelses) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarkene viser, hvordan A100 og RTX 3090 klare sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene måler hastigheden ved enkelte henstillinger til personlige AI-assistenter og lokal udvikling. Der testes modeller som inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og flere.
Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer dækker billedegenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstnerisk AI-generering, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltpromptgenerering hjælper med at forstå, hvordan A100 og RTX 3090 håndterer jeres billedbelastninger.
Visuelle benchmarktests tester multimodale og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger), ved hjælp af reel testdata. LLaVA 1.5 7B (en vision-sprog-model på 7 milliarder parametre) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever, hvor der testes for sceneforståelse og visuel logik ved batch-størrelse 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (en OCR-model på 334 millioner parametre) behandler 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, scannet fra historiske bøger med tidstypografi, ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan A100 og RTX 3090 håndterer produktionsskala-visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedeanalyse.
Vi inkluderer også CPU-ydelse (der påvirker tokenisering og forbehandling) og NVMe-lagringshastigheder (afgørende for indlæsning af store modeller og datasæt) – det fulde billede af dine AI-arbejdsbelastninger.
TAIFlops-scoren vist i første række kombinerer alle AI-benchmarkresultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som referencepunkt (100 TAIFlops) viser denne score øjeblikkeligt, hvordan A100 og RTX 3090 sammenlignes generelt på AI-opgaver. Lær mere om TAIFlops →
Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Bestil en GPU-server med A100 Bestil en GPU-server med RTX 3090 Vis alle benchmarkresultater