Comparaison directe des performances entre les A100 et RTX 3090, basée sur 26 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 23 des 26 benchmarks (taux de victoire de 88 %), tandis que le RTX 3090 en gagne 3. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 46 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 583 tokens/s pour la RTX 3090 (42 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 et la RTX 3090 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, l'A100 génère 115 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 133 tokens/s (13 % plus lent). L'A100 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l’A100 est 73 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, l’A100 complète 4,0 images/min contre 0,72 images/min pour la RTX 3090 (450 % plus rapide). L’A100 remporte 12 des 12 tests de génération d’images, ce qui en fait le GPU préféré pour l’art et la génération d’images par IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16-64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 90 % plus élevé que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 147 images/min pour la RTX 3090 (92 % plus rapide). L'A100 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 3090 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX 3090 se comportent avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d'autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment l'A100 et le RTX 3090 gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite quant à lui 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes A100 et RTX 3090 gèrent les charges de travail visuelles en IA à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul chiffre. En prenant la carte graphique RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent les performances globales de l'A100 et du RTX 3090 pour les charges de travail liées à l'IA. En savoir plus sur le TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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