A100 vs RTX 5090 - GPU Benchmark Sammenligning

Direct performance comparison between the A100 and RTX 5090 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the A100 winning 4 out of 26 benchmarks (15% win rate), while the RTX 5090 wins 22 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.

vLLM High-Throughput Inference: A100 85% faster

For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the A100 is 85% faster than the RTX 5090 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the A100 achieves 1220 tokens/s vs RTX 5090's 668 tokens/s (83% faster). The A100 wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.

Ollama Single-User Inference: A100 38% langsommere

For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er A100 38% langsommere end RTX 5090 (median over 8 benchmarks). Ved at køre llama3.1:8b genererer A100 154 tokens/s, mens RTX 5090 opnår 264 tokens/s (42% langsommere). A100 vinder ingen ud af 8 single-user tests, hvilket gør RTX 5090 til det bedre valg til lokal AI-udvikling.

Billedgenerering: A100 24% langsommere

For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er A100 24% langsommere end RTX 5090 (median over 12 benchmarks). Ved test af sdxl fuldfører A100 23 billeder/min, mens RTX 5090 opnår 31 billeder/min (25% langsommere). A100 vinder ingen ud af 12 billedgenereringstests, hvilket gør RTX 5090 til det bedre valg til Stable Diffusion workloads.

Vision AI: A100 22% lavere gennemløb

For vision workloads med høj samtidighed (16-64 parallelle forespørgsler) leverer A100 22 % lavere gennemløb end RTX 5090 (median over 2 benchmarks). Ved test af trocr-base behandler A100 1420 sider/minut, mens RTX 5090 opnår 1976 sider/minut (28 % langsommere). A100 vinder ingen ud af 2 vision tests, hvilket gør RTX 5090 til det bedre valg for vision AI workloads med høj gennemløb.

Om disse benchmarks af A100 vs RTX 5090

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen A100 og RTX 5090 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.

LLM Inferens Benchmarks

vLLM (Højytelses) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarks viser, hvordan A100 og RTX 5090 præsterer med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, multiagent-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarks 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.

Billedgenereringsbenchmarks

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 5090 håndterer jeres billedbelastninger.

Vision AI Benchmarks

Visionsbenchmarks tester multmodal og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger), ved hjælp af reel verdenstestdata. LLaVA 1.5 7B (en visions-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) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, scannet fra historiske bøger med periode-typografi ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan A100 og RTX 5090 håndterer produktionsskala-visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedeanalyse.

Systemydelse

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 Score

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 5090 sammenlignes generelt med hensyn til AI-arbejdsgange. Lær mere om TAIFlops →

Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.