RTX 3090 vs A100 - GPU Benchmark Sammenligning

RTX 3090- og A100-præstationer sammenlignet direkte på baggrund af 26 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testene viser, at RTX 3090 vinder i 3 ud af de 26 benchmarks (en sejrsprocent på 12 %), mens A100 vinder i 23 test. Alle benchmarkresultater samles automatisk fra aktive lejeservere og leverer reel ydeevnedata.

vLLM High-Throughput Inference: RTX 3090 32% langsommere

Til produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige anmodninger, er RTX 3090 32% langsommere end A100 (median over 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B når RTX 3090 583 tokens/s, mens A100 opnår 826 tokens/s (29% langsommere). RTX 3090 vinder ingen ud af 2 højkapacitetstest, hvilket gør A100 bedre egnet til produktions-API-workloads.

Ollama Single-User Inference: RTX 3090 omtrent ligestående ydeevne

Til personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én anmodning ad gangen leverer både RTX 3090 og A100 næsten identiske responstider på tværs af 8 Ollama-benchmarks. Når vi kører qwen3-coder:30b, genererer RTX 3090 133 tokens/s mod A100's 115 tokens/s (15% hurtigere). RTX 3090 vinder 1 ud af 8 enkeltbruger-tests, hvilket gør A100 til det bedre valg til lokal AI-udvikling.

Billedgenerering: RTX 3090 39% langsommere

For Stable Diffusion, SDXL og Flux-workloads er RTX 3090 39% langsommere end A100 (median over 12 benchmarks). Test af sd3.5-large, RTX 3090 færdiggøres på 0,72 billeder/min, mens A100 opnår 4,0 billeder/min (82% langsommere). RTX 3090 vinder ingen ud af 12 billedgenereringstest, hvilket gør A100 til det bedre valg for Stable Diffusion-workloads.

Vision AI: RTX 3090 47% lavere gennemstrømning

For højkonkurrence vision-workloads (16-64 parallelle anmodninger) leverer RTX 3090 47% lavere gennemstrømning end A100 (median over 2 benchmarks). Test af llava-1.5-7b behandler RTX 3090 147 billeder/min, mens A100 opnår 282 billeder/min (48% langsommere). RTX 3090 vinder ingen ud af 2 vision-tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for højgennemstrømnings vision AI-workloads.

Om disse benchmarks af RTX 3090 vs A100

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen RTX 090 og A100 i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra virkelige 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 RTX 3090 og A100 yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-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 RTX 3090 og A100 håndterer jeres billedbelastninger.

Vision AI Benchmarks

Visionsbenchmarks tester multmodal og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger), baseret på reel testdata. LLaVA 1.5 7B (en vision-sprog-model med 7 mia. parametre) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever – her testes scenenes forståelse og visuel logik ved batch-størrelse 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (en OCR-model med 334 mio. parametre) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, skannet fra historiske bøger med tidstypografisk layout, ved batch-størrelse 16, målt i sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan RTX 3090 og A100 håndterer produktionsskala-visuelle AI-opgaver – essentielt 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 RTX 3090 og A100 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.