A100 vs RTX 3090 - Comparaison de benchmarks GPU

Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 3090 sur 20 benchmarks standardisés en IA collectés auprès de notre parc de serveurs de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 17 des 20 benchmarks (taux de victoire de 85 %), tandis que la RTX 3090 remporte 3 tests. Les 20 résultats des benchmarks sont automatiquement collectés à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles plutôt que des tests synthétiques.

Performances d'inférence LLM : A100 performances globalement équivalentes

Lors de tests d'inférence de modèles de langage sur 8 modèles différents, l'A100 affiche des performances presque identiques à celles de la RTX 3090, avec une différence moyenne inférieure à 10 %. Pour l'inférence qwen3-coder:30b, l'A100 atteint 115 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 132 tokens/s, ce qui rend l'A100 sensiblement plus lente avec un déficit de 13 %. Dans l'ensemble, l'A100 remporte 7 tests sur 8 LLM avec une différence de performance moyenne de 10 %, ce qui en fait le choix le plus judicieux pour les charges de travail d'inférence de modèles transformer.

Performance de génération d'images : A100 141 % plus rapide

Évaluant la génération d'images IA sur 12 différents modèles Stable Diffusion, l'A100 est 141 % plus rapide que la RTX 3090 dans cette catégorie. Lors du test de sd3.5-medium, l'A100 effectue des générations à 8,9 images/min par rapport aux 2,1 images/min de la RTX 3090, ce qui rend l'A100 sensiblement plus rapide avec un avantage de 321 %. Sur l'ensemble des 12 benchmarks de génération d'images, l'A100 remporte 10 tests avec une différence de performance moyenne de 141 %, ce qui en fait le GPU préféré pour les déploiements Stable Diffusion, SDXL et Flux.

À propos de ces benchmarks A100 vs RTX 3090

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 3090 de notre parc en utilisant des suites de tests standardisées :

Inférence LLM (Ollama & VLLM) : Mesure le nombre de tokens par seconde de l'A100 par rapport à la RTX 3090 pour l'inférence LLM en utilisant divers modèles (Llama, Qwen, etc.) sur Ollama et VLLM avec quantification FP8.
Génération d'images : Mesure le nombre d'images par minute et le temps par image pour la génération d'images par IA sur l'A100 comparé à la RTX 3090.
CPU : Opérations single-core et multi-core par seconde représentant les serveurs GPU que vous pouvez louer avec A100 ou RTX 3090
NVMe : Vitesses de lecture et d'écriture en Mo/s pour les performances de stockage sur les serveurs GPU généralement équipés d'une A100 ou d'une RTX 3090

Remarque : Les résultats des benchmarks d'IA A100 et RTX 3090 peuvent varier en fonction de la charge du système, de la configuration et des révisions matérielles spécifiques. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests sur A100 et RTX 3090.